论文配色方案（收藏）
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线性系统与非线性系统、定常系统和时变系统、连续系统和离散系统、单输入单输出系统与多输入多输出系统（自动控制原理）
组成系统元器件的特性均为线性的，可用一个或一组线性微分方程来描述系统输入和输出之间关系。,称为多输入多输出系统。对于线性多输入多输出系统,系统的任何一个输出等于数个输入单独作用下输出的。如果描述系统特性的微分方程中各项系数都是与时间无关的常数，则称为定常系统，只要有一个元器件的特性不能用线性微分方程
计算机专业研究方向相关论文查找方法，分享给大家，实测有用。
论文文献查找的方法合集
亲测可用国产GPT人工智能
分享一些可用、靠谱、主流GPT大模型。无论您是什么职业，配合大模型，工作效率都会极大提升，尽情摸鱼吧。
【数据挖掘与人工智能可视化分析】可视化分析：如何通过可视化技术进行数据挖掘和发现
作者：禅与计算机程序设计艺术 数据挖掘(Data Mining)和人工智能(Artificial Intelligence,AI)已经成为当今社会热点话题。这两者之间的结合也带来了很多挑战。作为数据科学家、机器学习工程师、深度学习研究员等，掌握了数据的获取、清洗
Conda 创建和删除虚拟环境
我们在学习深度学习时，往往会由于不同代码需要配置不同的环境，这就需要Conda来进行创建虚拟环境。
人工智能在医疗健康领域的应用与发展
通过深度学习和机器学习等技术，AI将在医疗诊断、治疗方案推荐、药物研发等方面发挥更大的作用，推动医疗健康领域的进步和发展。让我们期待AI在医疗健康领域的更多突破和创新，为人类的健康事业贡献更多的力量。医疗健康领域也不例外，人工智能的应用正在逐步改变我们的医疗方式，提升医疗效率，使患者得到更好的治疗体
向量化操作简介和Pandas、Numpy示例
在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。
【PyTorch】torch.cat() 和 torch.concat() 的区别
torch.concat() 是 torch.cat() 的别称，无区别。
用手势识别来测试视力？试试用百度AI来实现想法
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人工智能发展简史——未来是属于AI人工智能的。
目录人工智能发展简史第一章：起步期-20世纪50年代及以前1.1 计算机象棋博弈（Programming a computer for playing chess）1.2 图灵测试（Turing Test）1.3达特茅斯学院人工智能夏季研讨会（Dartmouth Summer Research Co
基于神经进化算法的人工智能：实现高效和精准的决策和预测
作者：禅与计算机程序设计艺术 《基于神经进化算法的人工智能：实现高效和精准的决策和预测》引言1.1. 背景介绍人工智能（AI）是近年来高速发展的领域之一，各种机器学习、深度学习、神经
普通人应该如何应对大模型时代的人工智能变革带来的挑战和机遇？
大模型时代为普通人带来了巨大的机遇和挑战。普通人应该积极应对大模型时代的挑战，提升自身技能和能力，保持学习和创新的态度，加强对隐私和安全的保护，积极参与社会和政治事务，培养良好的心态和行为习惯。同时，普通人也应该抓住大模型时代的机遇，学习和应用人工智能技术，利用大数据和云计算等技术，参与人工智能领域
人工智能顶会投稿截止时间汇总
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深度学习笔记：finetune和linear probing的区别
finetune和linear probing一般和预训练搭配出现，是预训练模型适配下游任务时可选的训练方式
如何利用 Kubernetes 在物联网中快速部署 AI 模型
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介随着物联网应用的兴起和发展，越来越多的人们开始将个人或团体的智能设备和传感器连接到云端，从而实现数据的实时采集、分析、处理及控制。在这样的背景下，为了能够让物联网设备和云平台协同工作，机器学习模型的部署也逐渐成为各个行业的关
【人工智能的数学基础】假设检验的基本概念
若假设“所有模型的性能相同”被拒绝，则说明模型的性能显著不同。在统计学中，总体分布往往是未知的，只能从中进行有限的抽样从而获得部分样本的信息。有时需要对总体的特征做出某种假设，如何判断该假设是正确的还是错误的？个模型进行比较，首先在每个数据集上根据留出法或交叉验证法得到所有模型测试结果，根据测试性能
【实用技巧】掌握人工智能语音转换的核心技术，轻松实现多语言语音转换和语音合成
作者：禅与计算机程序设计艺术 【实用技巧】掌握人工智能语音转换的核心技术，轻松实现多语言语音转换和语音合成1. 引言1.1. 背景介绍随着全球化的加速，跨文化交流需求日益增长，多语言语音转换和语音合成技术应运而生。人
传感器课后习题
安徽理工大学传感器技术期末复习必背
深度学习在通信领域中的应用
深度学习在通信领域中的应用深度学习作为人工智能领域的一个热门技术，一直在探索新的应用领域。近年来，深度学习在通信领域中的应用也逐渐受到关注。通信领域需要面对各种挑战和问题，例如信道估计、信号检测、通信系统优化等等。这些问题的解决，可以大大提升通信系统的性能和效率。本文将重点介绍深度学习在通信领域中的
