斯坦福大学CoreNLP Stanford CoreNLP提供了一组用Java编写的自然语言分析工具。 它可以接受原始的人类语言文本输入，并给出单词的基本形式，它们的词性，是否是公司名称，人员名称等，规范化并解释日期，时间和数字量，标记句子的结构在短语或单词从属关系方面，并指出哪些名词短语指代相同的实体。 它最初是为英语开发的，但现在也为（现代标准）阿拉伯语，（大陆）中文，法语，德语和西班牙语提供不同级别的支持。 斯坦福大学的CoreNLP是一个集成的框架，这使得将大量语言分析工具应用于一段文本变得非常容易。 从纯文本开始，您只需两行代码即可运行所有工具。 它的分析为更高层次和特定领域的文本理解应用程序提供了基础构建块。 Stanford CoreNLP是一套稳定且经过测试的自然语言处理工具，已被学术界，行业和政府中的各个团体广泛使用。 这些工具使用基于规则的，概率机器学习和深度学习组件。 Stanford CoreNLP代码用Java编写，并根据GNU通用公共许可证（v3或更高版本）获得许可。 请注意，这是完整的GPL，它允许许多免费使用，但不能在分发给他人的专有软件中使用。 制

本文件包含Stanford bunny的pcd、ply、txt三种格式的文件。

斯坦福-2022人工智能报告AI index report 2022 近日，斯坦福大学以人为本人工智能研究所（StanfordHAI）正式发布了《2022 年人工智能指数报告》。 2022 AI Index 报告共分为五个部分，具体如下： 第一部分：研究与开发（Research and Development） 第二部分：技术性能（Technical Performance） 第三部分：技术 AI 伦理（Technical AI Ethics） 第四部分：经济与教育（Economy and Education） 第五部分：AI 政策与管理（AI Policy and Governance） AI指数报告是斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Human-Centered AI Institute，HAI）的一项独立计划，每年发布AI指数年度报告，全面追踪人工智能的最新发展状态和趋势。自2017年起，由斯坦福大学主导，来自MIT、OpenAI、哈佛、麦肯锡等机构的多位专家教授组建的小组完成报告。

斯坦福自己的个人笔记和深度学习花书斯坦福自己的个人笔记和深度学习花书斯坦福自己的个人笔记和深度学习花书

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求。

斯坦福车 196 类测试集，图片按类别文件夹存放，完整数据集下载： https://github.com/cyizhuo/Stanford-Cars-dataset

斯坦福大学教授Ng的深度学习基础教程

黄海广翻译，简略全面，推荐。

66种用户研究方法一基于斯坦福设计思维的UX宝典

三维点云处理经典数据集+斯坦福兔子PCD+PLY格式，也可以联系我白嫖。哈哈