berkeley-intro-to-artificial-intelligence:加州大学伯克利分校CS188人工智能入门-使用Pacman进行搜索和强化学习

1-Introduction.ppt 2-Intell-Agents.ppt 3-uninformedSearch.ppt 4-Informed Search and Exploration.key 4-Informed Search and Exploration.ppt 5-BeyondClassicalSearch.key 5-BeyondClassicalSearch.ppt 6-Adversarial Search.key 6-Adversarial Search.ppt 7-Constraint Satisfaction Problems.ppt 7-Logical Agents.ppt 8-First-Order Logic.ppt 9-Inference in first-order logic.key 9-Inference in first-order logic.ppt 10-Knowledge Representation.ppt 13-uncertainty.ppt 14-Probabilistic Reasoning.ppt 15-Probabilistic

在“使用Python和Pandas进行数据清洗”系列的第七部分中，我们将探讨可视化选项。

类似KOEI的老式战争游戏和战场模拟器，带有步兵，炮兵和骑兵部队。

Robot_localization_HMM 目的是将隐马尔可夫模型应用于定位问题。 考虑一个具有定位任务（从可用数据推断出它在哪里）的机器人，该机器人给出了世界地图以及一系列感知和动作。 如图所示，机器人被放置在迷宫般的环境中。 该机器人配备了四个声纳传感器，可以在每个罗盘方向（NSEW）上指示是否存在障碍物（图中的外墙还是正方形）。 我们假设机器人具有正确的地图。 机器人执行动作“移动”以移动到相邻或相邻的正方形之一。 X t ：状态变量，表示机器人在离散网格上的位置。 dom （ X t ）= {s 1 ，...，s n }： X t的域为空正方形的集合。 NEIGHBOURS（s）：相邻的空正方形的集合，并让N（s）为该集合的大小。 移动动作的过渡模型为： 假设所有正方形的分布均匀； P（ X o = i）= 1 / n 。 E t ：传感器变量，可以有16个可

代码事物 地位 掌握 开发 可维护性 覆盖范围 执照 :robot: 扑克AI 该存储库将包含使用反事实遗憾的思想的扑克AI的尽力而为的开源实现。 由开发人员和。 特别感谢最初编写了的，该已移植到python3并。 加入社区 https://thepoker.ai 先决条件 该存储库假定使用Python 3.7或更高版本。 正在安装 从pypi安装： pip install poker_ai 或者，如果您想开发我们的代码，请通过克隆此repo并从pip -e安装来从源代码安装Python包： git clone https://github.com/fedden/poker_ai.git # Though really we should use ssh here! cd /path/to/poker_ai pip install . 命令行界面（CLI） 当您通过pi

人工智能(AI)正在成为药物发现的重要组成部分。它具有跨越药物发现和开发价值链的潜力，从目标识别到临床开发。这篇综述，我们提供了当前人工智能技术的概述，并通过突出人工智能对临床前药物发现产生实际影响的例子，对人工智能如何重塑临床前药物发现进行了综述。通过对人工智能在药物发现过程中所带来的基于，我们希望通过讨论人工智能在药物发现过程中所带来的机遇和挑战来提出一个现实的观点。 药物发现是一个漫长、复杂和高风险的过程。开发一种新药通常需要惊人的10-15年时间，平均成本高达28亿美元，其中有惊人比例(80-90%)的药物在临床中失败，其中第二期概念验证(PoC)试验占临床失败的比例最高。尽管在过去10年(2010-2019年)，美国食品和药物管理局(FDA)等监管机构批准的新分子实体(NMEs)数量与前10年相比有所增加，但将一种新药推向市场的成本却急剧上升。1-3导致药物创新成本增加的主要驱动因素包括:后期临床自然损耗的投资损失、日益严格的监管体系设置了较高的审批门槛，以及更高的临床试验成本，特别是关键试验。鉴于这些现实，制药和生物技术公司被鼓励创新和采用新技术，以提高生产率，降低成本，

Marvin Minsky - The Emotion Machine - Common Sense Thinking, Artificial Intelligence And The Future Of Human Mind (Simon & Schuster, 380, 2006).pdf

社会对人工智能(AI)的信任以及可信任的人工智能系统和生态系统的发展，对于人工智能技术在医学领域的进步和实施至关重要。随着人工智能在各种医疗和成像应用领域的应用日益广泛，使这些系统更加可靠和值得信赖变得比以往任何时候都重要。本文考虑了14个核心原则，旨在将针更接近于准确、有弹性、公平、可解释、安全和透明的系统:面向可信的AI。

在本文中，我简要介绍了ONNX运行时和ONNX格式。