人工智能（AI）是通过机器（尤其是计算机系统）对人类智能过程进行的模拟。AI的特定应用包括专家系统，自然语言处理（NLP），语音识别和机器视觉。AI编程专注于三种认知技能：学习，推理和自我纠正。学习过程。AI编程的这一方面着重于获取数据并创建有关如何将数据转化为可操作信息的规则。这些规则称为算法，为计算设备提供了有关如何完成特定任务的逐步说明。推理过程。AI编程的这一方面着重于选择正确的...

人工智能发展道路上的大事记----------------详细版从20世纪50年代开始，许多...

一：python的安装python下载地址：https://www.python.org/getit/1.1. 从这里选择要下载的python及版本（注意你的系统是32位or64位），windows第一个，目前咱们所要下载的版本基本都是python3.6以上（建议下载installer结尾的文件）：1.2.下载好后，解压找到python的.exe...

选择机器学习、深度学习算法类毕业设计题目的重要性在于，尽管算法听起来高大上，但其实现往往较为简单，代码通常简洁易懂。这使得能够快速上手，同时在学习过程中掌握关键概念和技能。此外，算法类项目通常具备良好的可扩展性，能为进一步的研究和应用提供广阔的空间。这种平衡使得算法类题目既具挑战性又容易实现，适合不同水平的学生。

DQN（Deep Q-Network）是一种强化学习方法，通过结合Q-learning算法和深度神经网络来解决强化学习问题。它是深度强化学习的里程碑之一，由DeepMind在2013年提出，被广泛应用于各种复杂的强化学习任务。DQN方法的概述如下：1.强化学习问题：在强化学习中，智能体与环境进行交互，通过观察环境的状态并采取动作，来最大化累积奖励。智能体在环境中移动并与之交互，不断学习并优化策略，

本文从实际背景和需求出发，采用人脸识别签到考勤改变了传统人工检验的做法，极大提高了组织效率和办事能力，在基于人脸识别技术的考勤签到系统中，在保证图像数据识别率的前提下有较高的实时性，稳定性若能良好的普及应用，对于大学校园教育的发展有着极大的积极意义。

情感分析是一种自然语言处理问题，其中理解文本并预测潜在意图。在这篇文章中，您将了解如何使用Keras深度学习库在Python中预测电影评论的积极或消极情绪。阅读这篇文章后你会知道：关于自然语言处理的IMDB情绪分析问题以及如何在Keras中加载它。如何在Keras中使用单词嵌入来解决自然语言问题。如何开发和评估IMDB问题的多层感知模型。如何为IMDB问题开发一维卷积神经网络模型。       

对于深度人脸识别，该系统支持resnet-10、resnet-20和resnet-64网络模型。该系统可以支持网络摄像头的实时人脸捕捉、对齐和检测。PyTorch中的MTCNN用于面部标志检测。如果数据库中没有他的/她的脸，用户可以将他/她的脸注册到数据库中。最相似的3张脸将由最大余弦相似度决定。

本文实现了一个基于图像处理的水浑浊度预测系统。首先，通过Python的图像处理库读取图片并截取有效区域，然后将图片数据划分为RGB三个颜色通道，并转换为像素值矩阵。接着，自定义函数计算三个颜色通道的一阶、二阶和三阶颜色矩，作为图像特征。为了批量处理图像，还自定义了函数获取指定路径中的所有图片名称，并计算它们的颜色矩特征，保存为数组。这些特征数据集用于训练机器学习模型，包括人工神经网络（ANN）、线

随着经济与社会的发展，各大城市车辆保有量不断提高，越来越多的人选择乘车出行，非机动车事故问题也越来越 严重。驾驶人不得在乘坐人员未按照规定使用安全头盔的情况下驾驶摩托车。因此，检测非机动车驾驶员与乘坐者是否佩戴头盔对生命财产安全至关重要。本文采用深度学习的方法，结合 YOLOv4 模型的特点，建立相应头盔检测神经网络模型，在搭建的神经网络各层次中调整偏置项，进而训练得到有效的神经网络模型，实现检测