TensorFlow Similarity-简化相似度学习的Python工具包

特征库通过连接数据操作和机器学习操作工作流，支持团队协作，从而提高开发效率，简化特征管理，并促进数据重用。

机器学习实战资料(Jupyter Notebooks) - 通过在Jupyter Notebooks中实验最先进的机器学习模型和算法进行学习。

本书首先介绍了经典鲁棒优化和分布鲁棒优化的基本内容，随后介绍了多阶段问题及如何运用线性决策规则和鲁棒优化对多阶段问题近似求解，同时也囊括了鲁棒性优化和机器学习等最新的一些研究方向，旨在对鲁棒优化进行框架性地梳理，为有志于运用鲁棒优化解决实际问题和从事鲁棒优化学术研究的同学提供概念性和框架性的入门。

该存储库列出了应用于卫星和航空图像的深度学习主题的资源，同时涵盖经典机器学习技术、云计算和模型部署等主题。

Vidrovr 是一个利用机器学习处理非结构化视频、图像或音频数据的视频分析平台，旨在提供商业洞察，帮助企业做出战略决策和自动化流程。

AIShader是一个开源项目，它是由ChatGPT驱动的着色器，可用于Unity。该项目允许用户用AI技术来创建更具吸引力的图形效果。使用AIShader，用户可以更容易地实现光线追踪、阴影、反射、抗锯齿等高级功能。此外，AIShader还支持多个平台，包括Windows、Linux和MacOS。

该模型结合对比潜变量，以指导能量基础模型的训练和优化。

一个大模型导航资源，里面收集了几乎全部的模型，具有里程碑意义的论文，排行榜，测试集，训练框架，部署，应用，书籍等

这是一个为机器学习、人工智能和数据科学从业者整理的重要GitHub仓库集合，涵盖了多个主题和技术，提供丰富的资源链接。

Python版本的TensorFlow深度学习API

机器学习和数据科学社区

M6Doc是用于现代文档布局分析研究的数据集，包含9,080张现代文档图像，涵盖科学文章、教材、试卷、杂志、报纸、笔记和书籍等七个子集，提供了多样的数据来源和详细的文档布局标注标签。

基于互信息的广义类别发现，旨在通过最大化互信息来解决广义范畴发现问题。该项目探索参数损失函数族，以评估特征和标签之间的互信息，并自动寻找最大化预测性能的损失函数。引入肘部最大质心移位(Emacs)技术，可以估计未标记集合中的类数，并在多个GCD场景下展现出通用性和竞争力，尤其在处理细粒度分类问题时表现出显著优势。

Pixela AI是一款前沿的人工智能工具，专注于图像识别和处理，通过先进的算法提供以前无法实现的洞察和增强，旨在提升图像相关工作流程的效率和效果，适用于广泛的用户群体，包括技术爱好者和专业图形设计师。

Zerve AI提供了一个数据科学和机器学习团队的统一空间，方便他们探索、协作、构建和部署数据科学与AI项目。

Analytiqus是一个综合性的商业分析与机器学习平台，能够连接多种数据库，使用交互式图表可视化数据，执行特征工程，并利用流行的机器学习模型如RNN、LSTM和CNN。

FireSafe是一个利用静态摄像头和无人机的下一代野火检测系统，能够实时检测火灾风险。通过训练的机器学习模型，FireSafe显著提高了野火爆发时的响应速度，旨在减少火灾蔓延及其对社区的影响，从而提升受影响社区的安全性。

AQEMIA是一个下一代药物科技公司，结合量子启发物理学和先进的机器学习算法，显著提升药物开发的速度和效率，旨在快速应对紧急医疗需求。