- 基于螺旋桨尺寸和转速计算推力的回归问题的深度学习模型。 数据来自 APC 螺旋桨网站，因此这只适用于 APC 螺旋桨。 - 也可作为在 APC 螺旋桨性能数据集中进行搜索的工具。 数据是从APC官方螺旋桨下载的链接： https : //www.apcprop.com/technical-information/file-downloads/

HoloLens-2-机器学习 使用在ImageNet 1000类数据集中训练的EfficientNetB0模型进行图像分类。 使用其板载CPU在HoloLens 2上直接运行模型推断。 关于 已在Unity 2019.4 LTS，Visual Studio 2019和HoloLens 2中进行测试 Rene Schulte的示例构建 输入大小为(224, 224)视频帧以进行在线推断 EfficientNetB0框架的预先训练过的TensorFlow-Keras实现被直接转换为ONNX格式以供本示例使用 运行样本 在Unity中打开示例 将构建平台切换到Universal Windows Platform ，选择HoloLens作为目标设备，并选择ARM64作为目标平台 生成Visual Studio项目并打开.sln文件 将onnx-models\model.onnx文件复制到Buil

2019ai开发者大会，旷视研究院张祥雨博士关于如何进行轻量级神经网络模型设计所做的精彩分享，以手机人脸解锁为例，详细介绍了轻量级架构、模型搜索、模型裁剪方面的技术

深度学习模型结构可视化神器——Netron(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架).

基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表 示，已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展．微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一， 已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果．借助词向量表示技术，为常用表情符 号构建情感空间的特征表示矩阵ＲＥ；基于向量的语义合成计算原理，通过矩阵ＲＥ 与词向量的乘积运算完成词义 到情感空间的映射；接着输入到一个ＭＣＮＮ（Ｍｕｌｔｉ－ｃｈａｎｎｅｌ　Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）模型，学习一个微博的情 感分类器．整个模型称为ＥＭＣＮＮ（Ｅｍｏｔｉｏｎ－ｓｅｍａｎｔｉｃｓ　ｅｎｈａｎｃｅｄ　ＭＣＮＮ），将基于表情符号的情感空间映射与深度 学习模型ＭＣＮＮ结合，有效增强了ＭＣＮＮ捕捉情感语义的能力．ＥＭＣＮＮ模型在ＮＬＰＣＣ微博情感评测数据集上 的多个情感分类实验中取得最佳分类性能，并在所有性能指标上超过目前已知文献中的最好分类效果．在取得以 上分类性能提升的同时，ＥＭＣＮＮ相对ＭＣＮＮ的训练耗时在主客观分类时减少了３６．１５％，在情感７分类时减少 了３３．８２％．

零生产 不建议按如下所示部署生产模型。 这只是一个快速入门的端到端示例。 本指南向您展示如何： 建立一个可预测纽约市Airbnb价格的深度神经网络（使用scikit-learn和Keras） 建立一个REST API，根据模型预测价格（使用Flask和gunicorn） 在Google App Engine上将模型部署到生产环境 快速开始 要求： Python 3.7 Google Cloud Engine帐户 克隆此存储库： git clone git@github.com:curiousily/End-to-End-Machine-Learning-with-Keras.gi

提出一种基于集成深度学习模型的情感状态检测方法.首先从脑电信号的时域、频域和时频域中提取4种表征情绪状态显著信息的初始特征;然后使用胶质细胞链改进的深度信念网络分别提取这些特征的高层抽象表示;最后利用判别式受限玻尔兹曼机对高层抽象特征进行融合,进行情感状态预测.在DEAP数据集上进行的实验显示,胶质链能够挖掘和利用EEG不同通道之间的相关性信息,而集成深度学习模型能够有效集成EEG信号在时域、频域和时频域蕴含的情感状态相关的显著性信息.

LSTM_Stock_Predictor 由于加密货币投机活动的波动性，投资者通常会尝试结合社交媒体和新闻文章的观点来帮助指导其交易策略。 这样的指标之一就是 ，它试图使用各种数据源来产生加密货币的每日FNG值。 让我们使用FNG值和简单的收盘价来构建和评估深度学习模型，以确定FNG指标是否为加密货币提供比正常收盘价数据更好的信号。 我们将使用深度学习递归神经网络来建模比特币收盘价。 一个模型将使用FNG指标来预测收盘价，而第二个模型将使用收盘窗口来预测第n个收盘价。 方法： 准备数据以进行培训和测试 我们将使用n天窗口的时间窗口对数据进行切片。 对于Fear and Greed模型，我们将使用FNG值来尝试并预测收盘价。 对于收盘价模型，我们将使用之前的收盘价来尝试并预测下一个收盘价。 在每个模型中，我们将使用70％的数据进行训练，并使用30％的数据进行测试 使用MinMax

深度学习模型转换器：针对不同深度学习框架软件的深度学习模型的转换器转换

mmlab自带的resnet50源文件，resnet50_caffe-788b5fa3.pth，resnet50_caffe-788b5fa3.pth