Wind Power & Machine Learning

最新推荐文章于 2024-08-23 15:47:19 发布
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本文汇集了四篇来自不同学术领域的研究论文链接，涉及计算机科学及信息技术等多个方面，为读者提供丰富的参考资料。
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Tackling Climate Change with Machine Learning
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Machine Learning in Space Weather （1）：Historical Perspectives
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事实上，许多古代文明，如希腊化时代的希腊、巴比伦、日本、西藏、中国和印度，都有类似的四种或五种元素的列表。太空任务数据的泛滥，以及机器学习技术的出现，意味着我们正处于一个独特的地位，可以大步迈向我们的太空目标。尽管科学家们之前已经观察到了太阳黑子及其与地球磁场变化之间的联系，但卡林顿事件是一个具体的例子，说明了太阳上的活动可能对地球产生潜在的巨大影响。但天气现象并非地球独有。在第六章中，我们利用在辐射带中轨道运行的探测器数据，结合辐射带的简化物理模型和马尔可夫链蒙特卡洛技术，推断了磁层参数中的不确定性。
Coursera吴恩达机器学习专项课程01：Supervised Machine Learning: Regression and Classification笔记 Week01
阿正的梦工坊
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Supervised Machine Learning: Regression and Classification第一周的课程笔记
Machine Learning for Computer Systems and Networking:A Survey ---综述阅读 对于计算机系统和网络的机器学习
weixin_40293999的博客
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机器学习已经成了计算机视觉和自然语言处理等多个学科领域的主要方法.尽管最近取得了一些突破,机器学习仅仅在计算机视觉和网络领域进入了基本挑战.本文尝试阐明最近的尝试用ml解决计算机系统和网络的传统问题的文献.为了这一目标,我们首先介绍了一套研究问题领域的方法学,然后我们对每个领域进行了综合的回顾,并对这些领域进行了传统方法和ML方法的比较.最后,我们讨论了对计算机系统和网络的机器学习方法限制,的包括:训练数据不足,过拟合,实时性能,可解释性,并针对这些不足揭示出未来发展的方向.最接近我们工作的是[174]。
Principles of Machine Learning -- Before You Start 翻译
Stella Lee's Blog
04-25 578
全世界都在学习AI，当然我也不能例外。自动驾驶、人脸识别、遍地的机器人。。。So，今天起，我将开始着手翻译Principles of Machine Learning全书，全书共7个章节加一个导读，如果中间掺杂有实验，我也会和大家一起来完成。那么现在，让我们开始机器学习的旅程吧！IntroductionWelcome to the principles of Machine Learning! M...
machine learning(1)--概念学习和归纳偏置
LCMliao的专栏
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概念学习和归纳偏置   感觉概念学习现在提得很少，可能是因为在机器学习的实际应用中很少用到，但是从概念学习中很容易引出归纳偏置的概念，而归纳偏置是个很重要的概念，因此这次会简单讲讲概念学习，着重于归纳偏置。可以看到归纳偏置对于机器学习的重要性。 概念学习   给定一样例集合以及每个样例是否属于某一概念的标注，怎样自动推断出该概念的一般定义。这一问题被称为概念学习。 一个更准确的定义
Bayesian machine learning
weixin_30539835的博客
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from: http://www.metacademy.org/roadmaps/rgrosse/bayesian_machine_learning Created by: Roger Grosse(http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/) Intended for: beginning machine learning researchers, pract...
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——3、第二章
mmc2015的专栏
11-05 2439
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bayesian Le
【架构与编译器选择】：为PowerPC选择最佳的Wind River Diab Compiler配置
本文系统介绍了PowerPC架构及其编译器Wind River Diab Compiler的相关知识，详细探讨了编译器选择的理论基础和实践应用。首先概述了PowerPC架构，接着对Wind River Diab Compiler进行了简要介绍。文章深入分析了...
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A key aspect involves leveraging advanced technologies like IoT sensors, machine learning algorithms, and real-time analytics platforms. These tools enable continuous monitoring of electrical loads, ...
[Stereo_cnn][cvpr16]Efficient Deep Learning for Stereo Matching(未完成)
zhiwei2coder的博客
11-17 2655
[Paper note](Efficient Deep Learning for Stereo Matching) 这篇文章介绍一种更加快速但是只损失少量精确度的双目视差计算方法。其使用的主要框架与MC-CNN类似，尤其是Fast 框架，直接对两个由Siamese network得到feature vectors进行inner product计算。然后对结果的预测采用多类分类的模型，类别即不同大...
【论文笔记-Stereo】Pyramid Stereo Matching Network
zhiwei2coder的博客
04-13 2417
论文思想 笔记 结构 论文思想 使用ResNet提取特征 用dilated convolution增大感受野 用Pyramid pooling module，提取各个scale的特征，使之包含global的context信息 用feature volume shift构建volume 用stacked hourglass 3D CNN（encoder-deco...
【论文笔记-Stereo】Deep Stereo Matching with Explicit Cost Aggregation Sub-Architecture
zhiwei2coder的博客
03-21 1338
目录 简介 摘要 论文主要内容 A: 匹配代价计算 特征提取（ResNet18） 特征Volume构建 相似度计算 B: 匹配代价聚合 C：视差计算 实验 简介 Deep Stereo Matching with Explicit Cost Aggregation Sub-Architecture AAAI2018 ，KITTI2015目前（20180320...
【论文笔记-Stereo】ICCV2017 Cascade Residual Learning: Stereo Matching
zhiwei2coder的博客
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这篇文章介绍了一种新的双目视差计算框架，Cascade Residual Learning。 近年来，在MC-CNN的启发下，视差计算算法成为了一种可以用学习解决的问题。文章总结了近年来基于CNN的视差算法，主要可以分为一下三种： 1. Matching cost Learning：这种方法主要将CNN用于匹配代价计算，辅之以一些经典的后处理方法，以得到比较好的视差图。主要代表有： Han ...
SpineNet论文笔记
zhiwei2coder的博客
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目录链接摘要核心要点scale-permute 结构实验结果 链接 SpineNet: Learning Scale-Permuted Backbone for Recognition and Localization 摘要 图像分类任务通常采用逐步减小分辨率的网络结构，但是这种结果并不适合同时需要识别和定位的任务。为减小分辨率损失问题，分类任务中采用encoder-decoder结构，但是该结构...
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