由PoonamSharma和AkanshaSingh所写：深度学习在各种机器学习和计算机视觉应用中取得了显着的成功。
学习允许多个处理层自己学习功能，与传统的机器学习方法相反，而传统的机器学习方法无法以自然方式处理数据。
深度卷积网络在处理图像和视频方面表现出色，而循环神经网络在顺序数据方面取得了巨大成功。
本文回顾了迄今为止在该领域所做的所有方面和研究以及未来的可能性。
学习允许多个处理层自己学习功能，与传统的机器学习方法相反，而传统的机器学习方法无法以自然方式处理数据。
深度卷积网络在处理图像和视频方面表现出色，而循环神经网络在顺序数据方面取得了巨大成功。
本文回顾了迄今为止在该领域所做的所有方面和研究以及未来的可能性。
2023/3/8 10:45:36
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包含以下3个资源：1）Degree_Distribution.m--复杂网络度分布计算的Matlab程序，这个Matlab程序是一个对复杂网络的度分布进行计算的程序，用于复杂网络的分析。
2）复杂网络节点度及度分布的MATLAB代码.txt--复杂网络节点度和度分布计算的MATLAB代码，用来计算复杂网络的节点度和度分布以及度的积累概率分布。
3）网络重要节点排序方法综述_任晓龙(带附表).pdf
2）复杂网络节点度及度分布的MATLAB代码.txt--复杂网络节点度和度分布计算的MATLAB代码，用来计算复杂网络的节点度和度分布以及度的积累概率分布。
3）网络重要节点排序方法综述_任晓龙(带附表).pdf
2023/3/4 5:29:23
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介绍了知识图谱的最新进展，总结了主要挑战和可能的处理方案，并展望了研究方向和应用前景，是非常好的学习资源，无论是对学习者还是研究者都会有很大启发
2023/2/20 15:58:40
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人工智能行业报告，包括人工智能在各个领域的技术使用报告、白皮书、发展报告、专题报告、产业综述报告、研究报告等。
2023/2/20 9:20:30
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马占新编*的《数据包络分析模型与方法》旨在给出一种*具广泛含义的数据包络分析方法——广义数据包络分析方法，并探讨其在自然科学与社会科学领域中的应用。
次要包括作者博士后出站报告(2001)的部分内容以及作者2001～2010年的次要工作，是作者近十年次要研究工作的总结。
第1章综述了数据包络分析方法近30年的次要研究进展。
第2章从构成DEA生产可能集的参照系出发，重新审视DEA理论。
第3章以C2R模型、BC2模型为基础，阐述了广义DEA方法的构造思想和基本模型。
第4章和第5章分别给出了带有偏好锥的广义DEA模型和具有无穷多个决策单元的广义DEA模型。
第6章给出了综合的广义DEA模型。
第7章给出了只有输出的广义DEA模型。
第8章给出了评价多属性决策单元的广义DEA模型。
第9章给出了基于模糊综合评判的广义DEA模型。
第10章和第11章应用广义DEA方法给出了几种组合有效性评价和系统风险评估的方法。
第12章和第13章给出了基于面板数据的广义DEA方法及应用。
第14章探讨了广义DEA方法在生物信息综合分析中的应用。
次要包括作者博士后出站报告(2001)的部分内容以及作者2001～2010年的次要工作，是作者近十年次要研究工作的总结。
第1章综述了数据包络分析方法近30年的次要研究进展。
第2章从构成DEA生产可能集的参照系出发，重新审视DEA理论。
第3章以C2R模型、BC2模型为基础，阐述了广义DEA方法的构造思想和基本模型。
第4章和第5章分别给出了带有偏好锥的广义DEA模型和具有无穷多个决策单元的广义DEA模型。
第6章给出了综合的广义DEA模型。
第7章给出了只有输出的广义DEA模型。
第8章给出了评价多属性决策单元的广义DEA模型。
第9章给出了基于模糊综合评判的广义DEA模型。
第10章和第11章应用广义DEA方法给出了几种组合有效性评价和系统风险评估的方法。
第12章和第13章给出了基于面板数据的广义DEA方法及应用。
第14章探讨了广义DEA方法在生物信息综合分析中的应用。
2023/2/18 9:43:44
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本文来自csdn，本文主要通过引见了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。
我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。
随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。
由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。
知识图谱（KnowledgeGraph)以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。
最近，大规模知识图谱库的研
我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。
随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。
由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。
知识图谱（KnowledgeGraph)以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。
最近，大规模知识图谱库的研
2023/2/7 16:44:20
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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