为了处理定性概念中广泛存在的随机性和模糊性，李德毅院士首次提出了用云模型作为不确定性知识的定性定量转换的数学模型，经过几年的完善和发展，目前云模型已成功应用于智能控制、数据挖掘、大系统评估等领域。云模型是用语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型，它把模糊性与随机性这二者完全集成在
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轻量模型的高效推理，yolov8n的.7z 压缩包资源还挺适合快速测试场景。尤其是你在边缘设备上跑个检测模型，文件小加载快，挺省事儿的。 yolov8n.7z 里的内容比较简洁，解压后就是直接能用的权重文件。配合官方源码或者自己训练的模型，都挺顺手的。不想自己慢慢训练？直接拿它推理就完事儿了。 建议
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除了包含常识知识图谱ConceptNet的数据集（CommonseQA和OpenBookQA）外，还加入了生物医学问答数据集MedQA-USMLE，该数据集整合了疾病数据库和DrugBank的生物医学知识图谱。所有数据集均可获取。解压后，将文件夹放置于指定目录下。预处理脚本也已提供，方便使用者参考。
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AR 云识别技术挺酷的，能把虚拟元素和现实世界结合起来，玩得不亦乐乎。EasyAR 是一个受欢迎的 AR 平台，了多开发工具，开发者轻松实现 AR 功能。在这个项目里，会通过 EasyAR SDK 结合 PHP、HTML 和 JS 来实现图片识别，并加载 3D 模型。云识别服务适合大规模的 AR 应
PHP 0 次浏览
正态分布的规律提取和样本生成的事，用云模型的正向和逆向云发生器来搞，真的是蛮方便的。尤其是用 MATLAB 搞研究的你，直接拿文里的代码跑一下，思路就通了。 正向云发生器的核心思路，是把输入的数据转成一串符合正态分布的“云滴”，用来表达不确定性和模糊性；而逆向云发生器呢，就是反过来——从这些云滴中反
HarmonyOS 0 次浏览
ncnn 是一个轻量级的神经网络计算框架，适合在移动端进行深度学习推理。经过 VS2017 编译好的ncnn.lib库，直接拿来就能用，适合开发者快速上手。如果你正在做手机端的 AI 应用，ncnn 无疑是一个不错的选择。它不仅支持多种平台，还能有效降低内存占用，推理速度也挺快的。使用起来简单，几行
Android 0 次浏览
命令行搞推理的脚本里，hrt-model-infer.sh算是比较顺手的一个。逻辑清晰，注释也写得蛮到位，跑起来就一个字——稳。适合你在部署模型时快速拉起个测试用例，省得每次都手动拼命令行，太折腾。 hrt-model-infer.sh的参数设计也挺贴心，支持模型路径、输入数据、输出路径这些基础选项
Nodejs 0 次浏览
该项目是基于gRPC实现的异步推理框架。服务端采用python实现,客户端封装了grpc,对外仅提供推理相关的三个c接口,可用于跨进程推理。
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