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科大讯飞AI开发者大赛之温室温度预测竞赛.zip

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简介:
本竞赛为科大讯飞举办的AI开发者大赛中的一个子项目——温室温度预测比赛。参赛者需利用历史数据和环境参数建立模型,精准预报未来温室内的温度变化,助力智慧农业发展。 Kaggle实战案例涵盖了多种机器学习与人工智能课题内容及解决方案汇总,为研究者提供了丰富的参考资源。这些案例包括但不限于数据预处理、模型选择、特征工程以及评估指标等方面的实践应用,旨在帮助参与者深入理解并掌握相关技术的实际操作流程和技巧。

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客服
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  • AI.zip
    优质
    本竞赛为科大讯飞举办的AI开发者大赛中的一个子项目——温室温度预测比赛。参赛者需利用历史数据和环境参数建立模型,精准预报未来温室内的温度变化,助力智慧农业发展。 Kaggle实战案例涵盖了多种机器学习与人工智能课题内容及解决方案汇总,为研究者提供了丰富的参考资源。这些案例包括但不限于数据预处理、模型选择、特征工程以及评估指标等方面的实践应用,旨在帮助参与者深入理解并掌握相关技术的实际操作流程和技巧。
  • 车辆贷款违约
    优质
    科大讯飞车辆贷款违约预测竞赛是一项专注于利用数据分析和机器学习技术来评估借款人偿还汽车贷款风险的比赛。参赛者需运用创新算法模型,分析海量数据集以准确预测潜在违约情况,从而帮助金融机构优化信贷决策,降低不良资产率。 车贷资产因为进入门槛低、借款额度小、流动性好以及期限短等特点,在市场上具有一定的优势。然而,如何有效防控风险仍然是行业面临的主要挑战之一。国内某贷款机构就遇到了这样的问题:其借款人常常出现拖欠还款或拒绝还款的情况,导致该机构的不良贷款率居高不下。本次比赛的数据是经过脱敏处理的真实数据,因此非常具有代表性,并且适合作为练习之用。评估指标采用F1值,同样也极具代表性和实用性。
  • _阿尔茨海默病数据集.zip
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    此ZIP文件包含科大讯飞举办的阿尔茨海默病预测竞赛复赛阶段的数据集,内含用于训练模型以预测该疾病发展的各类患者信息和医学检测结果。 我们使用数据为主试和被试之间的对话文本以及通过工具转换后的音频数据来构建模型,以识别阿尔茨海默病患者(AD)、正常人(CTRL)及轻度认知障碍者(MCI)。
  • AI营销算法模型方案.zip
    优质
    本资料为科大讯飞AI营销算法竞赛中的优秀解决方案,内含详细的模型构建思路、数据处理方法及代码实现,适用于机器学习与市场营销结合的研究者。 给定广告、媒体、用户、上下文等方面的信息,预测广告被点击的概率。模型构建总共做了两个模型,一个是自己的lgb单模型,另一个是NFM模型做的lgb残差模型。 **lgb单模型:** 特征即是上述特征工程中的特征,一开始由于采用了时序特征,线上模型一直是用全部训练集训练的单模型。后来丢掉时序特征后,采用的是全部训练集进行5折交叉平均的模型。 **残差模型:** NFM模型采用的是渣大提供的模型代码(原理及模型见相关项目),特征是将原始数据集特征全部作了onehot处理,再加上用户的标签矩阵。
  • AI 示范
    优质
    科大讯飞AI示范项目展示了公司在人工智能领域的前沿技术和应用成果,涵盖语音识别、自然语言处理等核心领域。 【AI 科大讯飞 示例】是科大讯飞公司提供的一个实例展示,主要涵盖了离线命令识别和离线语音合成两项技术,在现代智能设备和物联网(IoT)场景中具有广泛应用。 离线命令识别允许设备在没有互联网连接的情况下理解和执行用户的语音指令。例如,用户可以通过语音来操作听MP3或拨打电话等功能。这项技术的关键在于将大量语音数据转化为可识别的命令,通常涉及深度学习算法如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),这些能够学习并理解不同语音模式的技术。科大讯飞的离线命令识别可能还包括声学模型和语言模型训练,以提高准确率和响应速度。 离线语音合成技术则将文本转换为自然、流畅的语音输出,无需在线连接。这种功能在智能助手、有声读物、语音导航等场景中非常实用。科大讯飞的离线语音合成功能可能基于深度学习波形生成方法(如DNN-Waveform)或参数合成技术(例如GMM-UBM, Tacotron),这些技术可以产生高质量且自然的人声效果。 压缩包文件XunfeiV5Demo很可能包含了科大讯飞的SDK及相关示例代码,帮助开发者研究并将其集成到自己的项目中。这个SDK通常包括必要的库文件、API接口文档、样例代码和开发指南等资源,以支持快速理解和实现离线命令识别与语音合成功能。 为了使用这个示例,用户需要满足一定的积分要求(例如30个积分),这可能是科大讯飞对技术使用权的一种设定方式。这些积分可能通过注册账户、参与社区活动或购买服务等方式获得。一旦拥有足够的积分,用户就可以下载并体验这项先进的离线AI语音技术。 【AI 科大讯飞 示例】为开发者提供了一个了解和实践离线语音交互的平台,展示了科大讯飞在AI语音领域的强大实力,并推动了人工智能技术在生活中更广泛的应用可能性。无论是个人开发还是企业应用,这种示例都是提升产品智能化水平、优化用户体验的重要工具。
  • 【TreeData】2020全国学生软件试题下载
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    简介:本页面提供2020年全国大学生软件测试大赛预选赛中关于开发者测试题目下载链接及相关信息,助力参赛者备赛。 2020年全国大学生软件测试大赛预选赛的开发者测试项目中的“TreeData”题目资源可以下载并直接导入Eclipse运行。本题使用的源码来自GitHub上的开源代码,包含了树结构相关的一系列数据结构和算法实现,在安装了mooctest插件的Eclipse中,可以查看自己的行覆盖、分支覆盖以及成绩情况。
  • 2020电子-简易量.7z
    优质
    2020电子竞赛-简易温度测量包含了一个用于测量环境温度的简化版电子项目文件,适用于参赛者和爱好者进行学习与实践。 20年电赛F题涉及简易无接触温度测量、人脸识别学习以及口罩佩戴检测功能。该项目使用了openMV和mlx红外温度传感器,并包含OpenMv和STM32两个部分的程序。所有功能均已实现。
  • 【suffixtree】2020年全国学生软件试题下载
    优质
    本页面提供了2020年全国大学生软件测试大赛预选赛中关于Suffix Tree(后缀树)的相关题目及解答资料的下载,是开发者进行自我提升和学习的重要资源。 2020年全国大学生软件测试大赛预选赛的开发者测试赛项中有“suffixtree”题目资源可供下载,并可以直接导入Eclipse运行。该题目的源码来自GitHub上的开源代码,包含了后缀树算法“suffixtree”的一系列数据结构和算法实现,在安装了mooctest插件的Eclipse中可以查看行覆盖、分支覆盖以及成绩。
  • 天池数据千里马风险识别与题Top5.zip
    优质
    该资料包含“千里马大赛”中关于风险识别与预测赛题的前五名队伍的作品和解决方案,适用于对数据竞赛及风险管理感兴趣的用户学习参考。 天池大数据竞赛中的千里马大赛风险识别与预测赛题位列Top5。
  • 天池数据千里马风险识别与题Top5.zip
    优质
    本资料包包含天池大数据竞赛“千里马大赛”中关于风险识别与预测任务的前五名参赛队伍解决方案和代码。适合数据科学家、风控从业者学习参考。 大学生参加学科竞赛有许多好处,不仅能够提升个人综合素质,还能为未来的职业发展打下坚实的基础。 首先,学科竞赛是提高专业知识与技能的有效途径。通过参与比赛,学生不仅能深入学习相关知识,还可能接触到最新的科研成果和技术趋势。这有助于拓宽学生的视野,并加深他们对专业领域的理解。在比赛中解决实际问题的过程也锻炼了他们的独立思考和解决问题的能力。 其次,这类活动培养了团队合作精神。很多竞赛项目需要团队协作完成任务,这就促使学生学会如何与他人有效沟通、协调分工等技能,在未来的职业生涯中这些能力同样重要。 此外,学科竞赛也是提升综合能力的有效途径之一。比赛通常涵盖理论知识、实际操作以及创新思维等多个方面的要求,参赛者必须具备全面的素质才能在其中脱颖而出。这种综合性强的能力培养对未来的各种职业发展都有积极作用。 更重要的是,这类活动为学生提供了展示自我和建立自信的机会。通过竞赛平台展现自己专业领域的优势,并获得他人的认可与赞赏,这对学生的自信心及价值观有着积极的影响,有助于他们更加主动地投入学习以及未来的职业生涯规划。 最后,参加学科竞赛对个人职业发展有明显的促进作用。在比赛中表现突出的学生往往能够吸引企业、研究机构等用人单位的关注。赢得奖项不仅丰富了简历的内容,还为进入理想的职位提供了有力的支持。