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Infer.NET is a .NET framework for machine learning. It provides state-of-the-art message-passing algorithms and statistical routines for performing Bayesian inference.
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研究了一种应用于机载火控系统的具有自学习功能的故障诊断系统。首先介绍了系统的
总体结构 然后通过分析火控系统的结构建立了层次诊断模型 ,并通过示例对诊断系统中知识的表
达方法、 推理方法等问题做了详细的分析 最后详细描述了系统的自学习机制。应用具有自学习功
能的故障诊断专家系统 ,可实现综合化机载火控系统的智能故障诊断。-A study of airborne fire control system used in self-learning function of fault di
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《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》的全彩英文版，人工智能机器学习领域的必读书目，此版本为最新的第三次排版，很有价值-<The elements of statistical learning:Data mining,inference,and prediction>,color edition,the must-own book in the area of AI/Machine Learning,and it s the latest edition of publishmen
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基于EKF的神经网络自适应在线学习算法，包含例子和文档。-We show that a hierarchical Bayesian modeling approach allows us to perform
regularization in sequential learning. We identify three inference
levels within this hierarchy: model selection, parameter estimation, and
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此工具箱支持推理和学习HMM模型,拥有的算法有离散输出（DHMM），高斯输出（GHMM），或其混合物的高斯输出（mhmm）。-Hidden Markov Model (HMM) Toolbox for Matlab，This toolbox supports inference and learning for HMMs with discrete outputs (dhmm s), Gaussian outputs (ghmm s), or mixtures of Gaussians outp
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MATLAB code. It was originally demonstrated the main algorithms from Rasmussen and Williams: Gaussian Processes for Machine Learning.(The code provided here originally demonstrated the main algorithms from Rasmussen and Williams: Gaussian Processes f
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Fast R-CNN是在R-CNN的基础上进行的改进，大致框架是一致的。总体而言，Fast R-CNN相对于R-CNN而言，主要提出了三个改进策略：
1. 提出了RoIPooling，避免了对提取的region proposals进行缩放到224x224，然后经过pre-trained CNN进行检测的步骤，加速了整个网络的learning与inference过程，这个是巨大的改进，并且RoIPooling是可导的，因此使得整个网络可以实现end-to-end learning，这个可以认为是
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