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AI Studio平台使用 其他热门活动 186711 1022
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AI Studio经过一年多的建设,现已累计了数以千计的优质项目和数据集,首先感谢大家伴随我们成长~

近期呢,看到大家贡献内容的热情猛涨,出现了很多优质作者分享系列项目(有的系列项目居然超过了20+),决定将积分、荣誉奖励放开给大家~

优质项目奖励分为积分奖励、礼品奖励和平台荣誉及露出鼓励

A、项目奖励积分分为两个部分:

1、项目通过审核后的积分(基础分):50至200不等(2000分可换Mac,香不香大家自己判断哈哈~),综合项目的可读性、难度、质量、创新性和稀缺性等因素综合打分。

2、项目上线后的fork和浏览积分(扩展分):50至100不等,需要在一定时间内达到一定的fork数和浏览数(项目写得好,此部分分值轻松拿,拿到此部分奖励的用户占比巨大,大家感受一下)

B、礼品奖励:

针对持续贡献精选项目的作者,奖励机械键盘、小度在家以及膳魔师保温杯等优质礼品(我们在送用户礼物方面是专业的哈哈哈,先随意感受一下):

C、平台荣誉和露出鼓励:

PPDE绿色通道

以及针对持续贡献精选项目的优质作者,将强化其项目露出,并列入项目达人榜,在平台首页予以展示:

优质项目要求:

1、项目题材不限:机器学习(不限)、深度学习(基于Paddle)、比赛、课程、论文复现、教程复现、博客干货等等

2、项目在AI Studio首发,原创项目型作品发布在AIStudio的时间需早于其他平台

3、如果原创项目型作品已经发布在其他平台,需在文章中标注“更好阅读体验可以访问AI Studio”,并附上原文链接

4、项目一经上线,作者需自行维护,如评论回复、版本更新等操作

5、项目中禁止含有软文、商业宣传语等被AI Studio认为是商业推广的内容

参与流程:

1、写项目,将项目公开,将链接和简介回复在本帖下方,便于互相交流~

2、加小编QQ:980902922,提供评论截图和项目链接~

3、静待审核,每周三进行统一审核,通过审核的项目就能在AI Studio的指定专题看到啦~

4、奖励到账,确认评论的社区账号为积分奖励到账的账户~

PS:欢迎大家评论,写下自己感兴趣的内容,说不定会有作者认领哦~

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文末福利,献上精心挑选的30+精选项目供大家参考学习~

Paddle框架下常用损失函数的总结和实现
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/340037
手把手教你将pytorch模型转换为PaddlePaddle模型
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/312508
Designing Network Design Spaces 翻译笔记
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/391389
基于Paddle预训练模型的迁移训练(Fix_ResNeXt101)
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/388946
手把手教你构建一个GCN(二)
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/395437
一文帮你理解用paddle训练模型的原理2-权值可视化(VisualDL)
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/386954
手把手教你构建一个GCN(一)
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/340225
你的神经网络有多脆弱
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/301861
AI安全对抗赛第二名方案分享
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/296291
在paddle框架下读取数据集的方法
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/297738
利用动态图机制实现手写数字识别
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/291073
PaddleHub 肺炎CT影像分析
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/289819
RNA 结构预测算法-LinearFold,可处理10万碱基序列,速度提升百倍
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/258808
基于PaddleHub的疫情期间网民情绪识别
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/294224  
词向量word2vec之CBOW算法
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/306925
基于Word2Vec+NMF模型美国民主党辩论笔录分析
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/306102
基于树莓派4B与Paddle-Lite实现的实时口罩识别
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/315730
新冠疫情现状分析及预测——基于线性回归、随机森林、支持向量回归模型
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/316529
基于paddle的肝脏CT影像分割
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/250994
用PaddlePaddle实现卷积可视化方法Grad-CAM
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/243356
一个案例带你吃透深度学习
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/325575
Numpy 基础知识
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/318312
全球最大视频网站YouTube数据分析
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/282394
1-1 机器学习和深度学习综述
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/318308
1-2 用Python编写【房价预测】模型
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/318309
1-3 深度学习框架飞桨(PaddlePaddle)概述
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/318310
1-4 使用飞桨重写【房价预测】模型
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/318311
AI创意扣图?PaddleHub带你细细把玩
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/411965
PaddlePALM样例: Quora问题相似度匹配
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/402733
PaddlePaddle使用多个GPU加速训练
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/369309
PGL:Paddle带你走进图学习
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/413386
PGL系列1:Paddle Graph Learning (PGL)介绍
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/406305
PGL系列2:同构图快速入门指南
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/406365
PGL系列3:异构图支持
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/406383
PGL系列4:Graph Convolutional Networks
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/409400
e3d-lstm
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/408518
训练数据太少?过拟合?一文带你领略“数据增长魔法”
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/408059
基于Densenet&Xception融合的102种鲜花识别
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/409180

 

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全部评论(1022)
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AIStudio810260
#142 回复于2020-06

项目标题:PGL:STGCN时空序列预测初探

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/592858

项目简介:STGCN算法介绍,以及使用PGL实现路网交通、传染病传播趋势(官方baseline的详细注释)两个时空序列场景的预测。

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没入门的研究生
#143 回复于2020-06

项目标题:NLP经典之七:理解LSTM和GRU - Paddle实现

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/592636

项目简介:梳理了LSTM模型的原理,并基于Paddle框架进行了实现,同时对比了改进版本GRU

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BIT可达鸭
#144 回复于2020-06

项目标题:【智能交通数据集】一文道尽智能交通领域数据集合集(一)

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/603810

项目简介:智能交通领域数据集合集(该篇包括无人驾驶、车辆检测和交通标识数据集合集)

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没入门的研究生
#145 回复于2020-07

项目名称:Paddle实践之预训练向量工具在Paddle的应用

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/604002

项目简介:本项目用我之前提到的快速查询词向量的工具与Paddle结合做了一个CNN分类。对比体现一下预训练词向量对模型的影响,体验迁移学习的作用。

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thinc
#146 回复于2020-07

项目名称:一起来玩风格迁移呀!

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/597606

项目简介:篇幅简单,蕴含丰富,玩转梵高Style~

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君匡
#147 回复于2020-07

项目标题:猫十二分类-飞桨图像分类帮我云撸猫(基于ResNet的图像分类)

项目链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/474305

项目简介:以ResNet101为骨架的深度神经网络的猫咪图像分类模型,对猫咪的图像进行分类和目标识别,图像分类识别准确度最高可以达到94%。

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笨笨
#148 回复于2020-07

项目名称:Designing Network Design Spaces 翻译笔记
项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/391389

项目简介:2020年何凯明组的论文,主旨是借助NAS(神经网络搜索)技术,探索出更加一般化的卷积网络设计准则。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.13678.pdf

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AIStudio810258
#149 回复于2020-07

我也旗主个~~

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小心
#150 回复于2020-07

多来点

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AIStudio810260
#151 回复于2020-07

项目标题:手把手教你部署移动端迁移学习模型(PaddleX、Paddle-Lite)

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/613622

项目简介:使用PaddleX训练垃圾分类迁移学习模型,并通过Paddle-Lite部署到Android手机。

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魏雨飞
#152 回复于2020-07

项目标题:从零开始?试试PaddleDetection!——准备篇

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/588259

项目简介:本篇文章详细讲述了有关PaddleDetection的环境准备和自定义数据集的制作,意在以初学者的视角发现和指明使用PaddleDetection中可能遇到的问题及其解决办法,希望可以帮到大家!!!

主页链接:来AI Studio互粉吧~等你哦~ https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/262904

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千鹤
#153 回复于2020-07

项目标题:一文带你走进机器学习

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619648?shared=1

项目简介:本项目用于整合作者机器学习方面的笔记,将持续更新各种算法

项目标题:机器学习?机器不学习算法——KNN算法

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619297?shared=1

项目简介:

这次简要介绍knn算法和具体实现的案例代码,依旧会是很基础并且不会刻意利用python的高级特性。

整个内容大概分成三个部分,knn介绍,python实现,和进阶方法。

项目标题:物以类聚——Kmeans算法

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619369?shared=1

项目简介:k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。

项目标题:玄学还是概率——朴素贝叶斯算法

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619505?shared=1

项目简介:

本篇主要介绍朴素贝叶斯算法及应用案例。

以Tatinic数据集为例进行应用,同时介绍数据处理,数据集的划分,算法效果评估等内容。

项目标题:规则分类——决策树算法

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619590?shared=1

项目简介:决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

项目标题:空间聚类——DBSCAN算法

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619613?shared=1

项目简介:DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise),具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法。 该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合。

项目标题:寻找分界——SVM算法

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619637?shared=1

项目简介:SVM算法理论推导+代码实现

项目标题:三个臭皮匠顶个诸葛亮—— AdaBoost算法

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619627?shared=1

项目简介:提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯(Michael Kearns)提出的:一组“弱学习者”的集合能否生成一个“强学习者”?弱学习者一般是指一个分类器,它的结果只比随机分类好一点点;强学习者指分类器的结果非常接近真值。

项目标题:Bagging算法

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/615087?shared=1

项目简介:Bagging算法 (英语:Bootstrap aggregating,引导聚集算法),又称装袋算法,是机器学习领域的一种团体学习算法。最初由Leo Breiman于1996年提出。Bagging算法可与其他分类、回归算法结合,提高其准确率、稳定性的同时,通过降低结果的方差,避免过拟合的发生。

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aszsss
#154 回复于2020-07

项目标题:PaddleX实现小车装甲板识别及模型部署应用

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/595720

项目简介:手把手教你用paddleX训练自己的数据集,并将模型裁剪优化和部署到其它端应用到实际场景

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项目标题:用paddle实现轻量化卷积神经网络SqueezeNet

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/600555

项目简介:手把手教你用paddle实现轻量化卷积神经网络SqueezeNet,并应用于红绿灯分类

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项目标题:基于PaddleHub开发一款学生口罩佩戴情况检测登记系统

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/598805

项目简介:基于PaddleHub开发一款学生口罩佩戴情况检测登记系统

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CCKG2152
#155 回复于2020-07

项目名称:基于paddleslim对检测模型MobileNet-YOLOv3进行剪枝训练

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/484676

项目简介:应用PaddleSlim对MobileNet-YOLOv3(将原版YOLOv3的主干网络darknet53替换为轻量级网络MobileNet)进行剪枝训练,从而对模型进行压缩,提高其在端上运行效率

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thinc
#156 回复于2020-07
千鹤 #153
项目标题:一文带你走进机器学习 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619648?shared=1 项目简介:本项目用于整合作者机器学习方面的笔记,将持续更新各种算法 项目标题:机器学习?机器不学习算法——KNN算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619297?shared=1 项目简介: 这次简要介绍knn算法和具体实现的案例代码,依旧会是很基础并且不会刻意利用python的高级特性。 整个内容大概分成三个部分,knn介绍,python实现,和进阶方法。 项目标题:物以类聚——Kmeans算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619369?shared=1 项目简介:k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。 项目标题:玄学还是概率——朴素贝叶斯算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619505?shared=1 项目简介: 本篇主要介绍朴素贝叶斯算法及应用案例。 以Tatinic数据集为例进行应用,同时介绍数据处理,数据集的划分,算法效果评估等内容。 项目标题:规则分类——决策树算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619590?shared=1 项目简介:决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 项目标题:空间聚类——DBSCAN算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619613?shared=1 项目简介:DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise),具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法。 该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 项目标题:寻找分界——SVM算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619637?shared=1 项目简介:SVM算法理论推导+代码实现 项目标题:三个臭皮匠顶个诸葛亮—— AdaBoost算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619627?shared=1 项目简介:提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯(Michael Kearns)提出的:一组“弱学习者”的集合能否生成一个“强学习者”?弱学习者一般是指一个分类器,它的结果只比随机分类好一点点;强学习者指分类器的结果非常接近真值。 项目标题:Bagging算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/615087?shared=1 项目简介:Bagging算法 (英语:Bootstrap aggregating,引导聚集算法),又称装袋算法,是机器学习领域的一种团体学习算法。最初由Leo Breiman于1996年提出。Bagging算法可与其他分类、回归算法结合,提高其准确率、稳定性的同时,通过降低结果的方差,避免过拟合的发生。 来AI Studio互粉吧~等你哦~ https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/134036
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机器学习~写的很不错啊~

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没入门的研究生
#157 回复于2020-07
千鹤 #153
项目标题:一文带你走进机器学习 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619648?shared=1 项目简介:本项目用于整合作者机器学习方面的笔记,将持续更新各种算法 项目标题:机器学习?机器不学习算法——KNN算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619297?shared=1 项目简介: 这次简要介绍knn算法和具体实现的案例代码,依旧会是很基础并且不会刻意利用python的高级特性。 整个内容大概分成三个部分,knn介绍,python实现,和进阶方法。 项目标题:物以类聚——Kmeans算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619369?shared=1 项目简介:k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。 项目标题:玄学还是概率——朴素贝叶斯算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619505?shared=1 项目简介: 本篇主要介绍朴素贝叶斯算法及应用案例。 以Tatinic数据集为例进行应用,同时介绍数据处理,数据集的划分,算法效果评估等内容。 项目标题:规则分类——决策树算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619590?shared=1 项目简介:决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 项目标题:空间聚类——DBSCAN算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619613?shared=1 项目简介:DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise),具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法。 该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 项目标题:寻找分界——SVM算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619637?shared=1 项目简介:SVM算法理论推导+代码实现 项目标题:三个臭皮匠顶个诸葛亮—— AdaBoost算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619627?shared=1 项目简介:提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯(Michael Kearns)提出的:一组“弱学习者”的集合能否生成一个“强学习者”?弱学习者一般是指一个分类器,它的结果只比随机分类好一点点;强学习者指分类器的结果非常接近真值。 项目标题:Bagging算法 项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/615087?shared=1 项目简介:Bagging算法 (英语:Bootstrap aggregating,引导聚集算法),又称装袋算法,是机器学习领域的一种团体学习算法。最初由Leo Breiman于1996年提出。Bagging算法可与其他分类、回归算法结合,提高其准确率、稳定性的同时,通过降低结果的方差,避免过拟合的发生。 来AI Studio互粉吧~等你哦~ https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/134036
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一颗冉冉升起的新星!

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没入门的研究生
#158 回复于2020-07

项目标题:NLP经典之三(续):用Paddle实现GloVe

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/628391

项目简介:本项目是对之前所发项目NLP经典之三的重现,基于Paddle模型的动态图和静态图模式各写了代码,有需要的请自取。

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叶月火狐
#159 回复于2020-07

项目标题:Paddlehub助力寻找潜在感染者

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/624003

项目简介:2020年,一场新冠病毒席卷全球,给社会带来了极大的危害,新冠病毒传染性强,与感染者近距离接触的人可能会被传染,如果不及时寻找到这些可能受到感染的人,将会造成更大的危害。本项目正基于此,在已知感染者的情况下,自动寻找感染者的“密切接触者”,帮助排查潜在感染者的工作。

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https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/300112

 

 

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叶月火狐
#160 回复于2020-07

项目标题:paddlehub助力生成简约头像

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/616345

项目简介:将奇奇怪怪的头像变得更加奇奇怪怪QAQ

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千鹤
#161 回复于2020-07

项目标题:PARL强化学习入门

项目链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/626045?shared=1

项目简介:PARL强化学习入门

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