第1069期AI100_机器学习日报(2017-08-22)

2017年8月22日的AI100_机器学习日报,涵盖深度学习目标检测资源、热门文章精选、Keras+OpenAI的DQNs实践、深度学习访谈和数据驱动对话系统综述等内容。每日更新,提供深度学习、自然语言处理等领域的资讯。

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AI100_机器学习日报 2017-08-22

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本期话题有:

全部17 深度学习5 算法4 自然语言处理3 资源3 经验总结3 会议活动2 入门1 语音1 视觉1

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今日焦点 (5)

爱可可-爱生活 网页版 2017-08-22 07:27

深度学习 视觉

【深度学习目标检测文献/代码资源大列表】’Object detectors based on DL’ by Andrey Smorodov GitHub: https ://github .com/Smorodov/Deep-learning-object-detection-links. ref: http://t.cn/RI9yyWk

爱可可-爱生活 网页版 2017-08-22 09:04

经验总结 深度学习 博客

【medium博客AI/机器学习/深度学习百篇热门文章精选】《TOP 100 medium articles related with Artificial Intelligence / Machine Learning’ / Deep Learning (until Jan 2017)》by Florin Badita http://t.cn/RCiTtxb pdf: http://t.cn/RCiTtxG

爱可可-爱生活 网页版 2017-07-30 20:33

算法 强化学习 数据科学

【Keras+OpenAI增强学习实践:DQNs】《Reinforcement Learning w/ Keras + OpenAI: DQNs》by Yash Patel http://t.cn/R95BTYG pdf: http://t.cn/R95BTYb

爱可可-爱生活 网页版 2017-03-24 19:20

深度学习

【深度学习路在何方】《Deep learning, where are you going?》by Kyunghyun Cho [New York University] http://t.cn/R6VCNwd 云: http://t.cn/R6VCNwr

爱可可-爱生活 网页版 2015-12-18 12:22

资源 自然语言处理 De Montreal 论文 数据

【论文:构建数据驱动对话系统的开放数据集综述】《A Survey of Available Corpora for Building Data-Driven Dialogue Systems》I V Serban, R Lowe, L Charlin, J Pineau [Universite de Montreal & McGill University] (2015) http://t.cn/R4ywgBm

最新动态

2017-08-22 (11)

segmentfault:AlexZ33 网页版 2017-08-22 18:22

算法

【数据结构与算法:图和图算法】图 什么是图? 图是一种复杂的非线性结构。 在线性结构中,数据元素之间满足唯一的线性关系,每个数据元素(除第一个和最后一个外)只有一个直接前趋和一个直接后继; 在树形结构中,数据元素之间有着明显的层次关系,并且每个数据元素只与上一层中的一个元素(双亲节点)及下一层的多个元素(孩子节点)相关; 而在图形结构中,节点之间的关系是任意的,图中任意两个数据元素之间都有可能相关。 图G由两个集合V(顶点… http://hao.memect.cn/8kmvk1

ChatbotsChina 网页版 2017-08-22 16:44

资源 幻灯片

CB Insights百页AI报告 | 2017人工智能现状、创业图景与未来(98PPT) http://t.cn/RCx3VOC

ChatbotsChina 网页版 2017-08-22 09:51



想成为机器学习工程师?这份自学指南你值得收藏 http://t.cn/RCir945

专注云计算 网页版 2017-08-22 09:40

入门 深度学习 自然语言处理 语言学

【从语言学到深度学习NLP,一文概述自然语言处理】本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念,再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文,希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。 http://t.cn/RCxTyd5

爱可可-爱生活 网页版 2017-08-22 08:58

数据科学

【端到端识别系统开发最佳实践(一)】《[Lecture] How to build a recognition system (Part 1): best practices》by Deep Systems http://t.cn/RCijsBY http://t.cn/RCijsRX
爱可可-爱生活 网页版 2017-08-22 07:46

深度学习 算法 自然语言处理 Max Woolf Python R语言 神经网络

【RNN文本反应预测】’reactionrnn – Python module + R package to predict the reactions to a given text using a pretrained recurrent neural network.’ by Max Woolf GitHub: https ://github .com/minimaxir/reactionrnn ​

网路冷眼 网页版 2017-08-22 07:00

经验总结 语音 博客

【Microsoft researchers achieve new conversational speech recognition milestone】 http://t.cn/RCIaBDR 微软研究人员实现了新的对话语音识别里程碑。 ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-08-22 06:30



【物理学与机器学习】《How does physics connect to machine learning?》by Jaan Altosaar http://t.cn/RCiauxD

爱可可-爱生活 网页版 2017-08-22 06:13

会议活动 Kaggle NIPS 会议

【(Kaggle)NIPS2017定向对抗攻击竞赛】“NIPS 2017: Targeted Adversarial Attack – Develop an adversarial attack that causes image classifiers to predict a specific target class” http://t.cn/RCiaL2v

爱可可-爱生活 网页版 2017-08-22 06:09

会议活动 Hugo Larochelle ICML 会议

【可重现机器学习的思考:开源与开放研究】《Some Opinions on Reproducibility in ML(ICML2017 Talk)》by Hugo Larochelle http://t.cn/RCiXsVh

爱可可-爱生活 网页版 2017-08-22 05:57

算法

【Google NYC算法与优化】“Google NYC Algorithms and Optimization – Graph Mining, Large-Scale Optimization, Market Algorithms” http://t.cn/RCiX0yF ref: http://t.cn/RCiX0ys

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域,导弹的精确打击能力至关重要,而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性,本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具,对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动,导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型,模拟导弹的飞行过程,旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律,为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述,通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时,目标的速度保持恒定,位置随时间线性变化;变速运动时,引入加速度参数,使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理,导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律,建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度,包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动,以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化,动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响,从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下,搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合,通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件,如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等,以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后,Simulink 根据模型中的方程和参数,实时计算导弹和目标的运动状态,并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真,调整参数,
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