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CLARUS AI LEGAL CHALLENGE CUP: Competitive Code Repository + Project Overview (AI Legal Challenge Series).zip

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简介：
资源说明1、该资源包含了完整的项目源码,下载后便于直接应用！2、本项目适合计算机科学与技术、数学相关以及电子信息工程等领域的课程研究与实践应用。3、如需进一步开发或应用该资源,需具备良好的代码理解能力,同时愿意投入时间进行深入研究和问题解决。

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  • CLARUS AI LEGAL CHALLENGE CUP: Competitive Code Repository + Project Overview (AI Legal Challenge Series
    优质
    资源说明1、该资源包含了完整的项目源码,下载后便于直接应用！2、本项目适合计算机科学与技术、数学相关以及电子信息工程等领域的课程研究与实践应用。3、如需进一步开发或应用该资源,需具备良好的代码理解能力,同时愿意投入时间进行深入研究和问题解决。
  • 美团用户评论精细情感分析数据集（2018-AI-Challenge）.zip
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    该数据集为2018年AI竞赛设计，包含大量美团用户的评论文本及其对应的情感标签，适用于进行深入的情感分析和自然语言处理研究。 AI Challenger 细粒度用户评论情感分析比赛资源可以放心使用。
  • Carvana Image Masking Challenge - Train.zip
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    《Carvana Image Masking Challenge - Train.zip》包含了用于车辆分割任务的训练数据集，旨在提高自动驾驶和计算机视觉技术中对汽车识别的精度。 2017年7月，美国二手汽车零售平台Carvana在知名的机器学习竞赛平台kaggle上发布了名为“Carvana图像掩模挑战赛”（Carvana Image Masking Challenge）的比赛项目，吸引了众多计算机视觉等相关领域的研究者参与。比赛数据分为train和mask两部分，由于全部数据量较大，单独上传了训练集数据，而对应的掩膜数据则通过另一个链接下载。
  • android-dev-challenge-compose-bloom
    优质
    放置此应用的名称在此 :scroll: 展示如何利用此程序美化您的家庭花园 :camera_with_flash: 屏幕截图执照 Copyright 2020 The Android Open Source Project Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the License); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the L
  • Carvana Image Masking Challenge: Training Masks
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    Carvana Image Masking Challenge: Training Masks是一项专注于汽车图像处理的比赛，参赛者需创建准确的车体轮廓掩模，以提升自动驾驶与自动停车系统的性能。 Carvana 图像掩模挑战赛（Carvana Image Masking Challenge）是美国二手汽车零售平台 Carvana 在 2017 年 7 月于知名机器学习竞赛平台 kaggle 上发布的一个比赛项目，吸引了众多计算机视觉等相关领域的研究者参与。该数据集分为 train 和 mask 数据，由于全部数据较大，train 数据在另一个链接里单独上传。
  • Kaggle竞赛：Humpback Whale Identification Challenge
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    Humpback Whale Identification Challenge是Kaggle举办的一项竞赛，参赛者需利用机器学习技术来识别和匹配海豚科数据库中的鲸尾图片，以促进对座头鲸的研究与保护。 本次竞赛的目标是通过识别图片中的鲸鱼尾巴来分类不同种类的鲸鱼，这属于一个多分类问题。提供的数据集包括9850张训练图片（涵盖4251个不同的物种）以及15610张测试图片。这是我首次参加的比赛，在比赛中我最终取得了0.45426的成绩，并且在所有参赛者中排名为第45名/共528人，属于前9%的选手。 我的比赛环境使用了以下软件版本：tensorflow-gpu: 1.4.1 和 keras-gpu: 2.0.5。以下是文件说明： - 输入部分包括notebook格式的比赛所需的输入数据。 - humpback-whale-identification-model-files 文件夹中包含了一个名为 Whale Recognition Model with score 0.78563.ipynb 的模型，该模型得分为0.78563。此文件是比赛过程中使用的重要资源之一。 - train.csv 是原始训练集的标注数据文件。 - train_aug.csv 则是在裁剪和进行数据增强处理后生成的新版本训练集标签文件，它被用于提高Keras_lb_0.38_to_0.42_cut_aug.py脚本的表现。
  • CIKM 2019 E-Commerce AI Challenge - 用户兴趣高效检索的数据集（超大规模推荐）
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    简介：该数据集为CIKM 2019电商AI挑战赛设计，聚焦于构建高效的用户兴趣检索模型，旨在推动超大规模推荐系统的研究与应用。 数据集名称：CIKM 2019 E-Commerce AI Challenge - 超大规模推荐之用户兴趣高效检索 该数据集源自2019年CIKM（The Conference on Information and Knowledge Management）电子商务人工智能挑战赛，旨在研究如何在海量电商环境中有效地检索用户的兴趣以实现精准的个性化推荐。现代电子商务中，推荐系统是提升用户体验和促进销售的关键工具之一；而能够处理大规模用户行为数据的有效检索方法则是其核心技术。 1. 数据集组成部分： - train_user_behavior.csv：包含用户对商品浏览、点击及购买等行为记录的数据文件。 - train_item.csv：提供训练集中商品的基本信息，如ID、类别与属性等。 - testA_user_behavior.csv：用于评估模型在未知数据上表现的测试集A中用户的操作记录。 - behavior_base.csv：可能包含基础的行为特征或统计数据。 - testA_item.csv：与testA用户行为文件配套使用的测试集中商品的数据信息。 - train_user.csv：训练集中的用户个人信息，如历史偏好等。 - behavior_target.csv：目标行为数据，例如购买、收藏等用户的实际操作记录。 - testA_user.csv：用于评估模型对新注册用户兴趣预测能力的测试集合。 2. 知识点解析： - 用户行为分析：通过对train_user_behavior和testA_user_behavior的数据进行研究，可以学习到用户的浏览习惯、购物模式以及偏好变化情况，为推荐算法提供依据。 - 商品特征工程：利用train_item及testA_item提供的商品属性信息，可提取类别、价格等关键特征以更好地理解用户对不同产品的喜好程度。 - 用户画像构建：基于训练集和测试集中包含的个人信息（如年龄、性别、地理位置）来创建详细的用户档案，帮助系统更准确地把握用户的需要与偏好。 - 推荐模型开发：结合上述数据可以训练多种推荐算法，包括但不限于内容基础建议、协同过滤及深度学习技术等。 - 高效检索方法：面对海量的数据规模，如何迅速找到符合特定兴趣的商品成为一大挑战。为此可能需要用到索引技术和近似最近邻搜索等方式来提高查找速度。 - 模型性能评估：使用testA_user_behavior和testA_item中的数据对推荐模型的预测准确性进行检验，常见的评价指标包括准确率、召回率及NDCG等。 3. 应用场景： - 实时个性化推荐：在用户浏览网站或应用期间根据其即时行为提供定制化建议。 - 历史兴趣模式挖掘：通过分析过往的行为记录识别潜在的兴趣趋势以提高推荐的精准度和广度。 - 新用户的快速适应：针对新注册账户(testA_user.csv)迅速构建个性化的初始推荐列表。 - 动态更新用户偏好：随着个人行为习惯的变化，系统需要能够及时或定期调整相应的兴趣模型保证推荐内容的新鲜感与相关性。 此数据集为研究和开发大规模推荐系统的学者及开发者提供了宝贵的资源，并推动探索更高效、精准的检索技术以及个性化策略。
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    本项目为参加Camelyon16挑战赛设计并实现了基于深度学习技术的乳腺癌淋巴结转移检测系统，旨在提高病理图像中微小转移灶的自动识别能力。 camelyon16-grand-challenge 存储库包含了用于识别数字全幻灯片中的转移性腺癌的癌症检测系统的源代码。该系统基于WSI（Whole Slide Images，完整切片图像），并在Camelyon 16大挑战中开发完成，在接收者操作特性曲线下取得了优异的成绩。
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    本竞赛为Kaggle举办的NFL影响力检测挑战赛，旨在开发算法预测美式足球比赛中球员碰撞产生的影响程度，促进运动员安全研究。 Kaggle-Challenge-NFL-1未来影响检测