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大连理工大学《人工智能》课程大作业题目与要求47.docx

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简介:
这份文档是大连理工大学为《人工智能》课程设计的大作业题目及具体要求,旨在通过实践项目加深学生对人工智能理论的理解和应用能力。 大连理工大学《人工智能》大作业题目及要求47.docx 由于文件名重复多次,可以简化为: 关于大连理工大学《人工智能》课程的大作业题目及要求,请参见文档“大连理工大学《人工智能》大作业题目及要求47.docx”。

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客服
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  • 47.docx
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    这份文档是大连理工大学为《人工智能》课程设计的大作业题目及具体要求,旨在通过实践项目加深学生对人工智能理论的理解和应用能力。 大连理工大学《人工智能》大作业题目及要求47.docx 由于文件名重复多次,可以简化为: 关于大连理工大学《人工智能》课程的大作业题目及要求,请参见文档“大连理工大学《人工智能》大作业题目及要求47.docx”。
  • 设计
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    本课程旨在通过理论学习和实践操作相结合的方式,让学生掌握人工智能的基本概念和技术,并完成一个综合性强的大作业项目。 人工智能大作业课程设计 如果您是初次接触,请下载完成后直接私信我寻求帮助或请求远程指导。 该资源包含的项目源码是我个人完成的一份课程设计作品,所有代码均已通过测试并成功运行后才上传发布。在答辩评审中获得了平均分96分的好成绩,您可以放心使用和参考! ## 项目备注 1. 所有发布的代码都经过了严格的功能性测试,并确保能够正常运行,请您安心下载。 2. 此资源适合计算机相关专业的在校学生、老师以及企业员工进行学习研究。无论是初学者还是有一定基础的学习者都可以从中受益,适用于课程设计、作业提交或作为毕业设计的项目演示等用途。 3. 对于具有一定编程基础的人来说,在此基础上进一步修改代码以实现更多功能也非常合适;同样可以将其用于撰写论文或者完成学校布置的任务。 下载后请务必先查阅README.md文件(如果有的话),仅供个人学习参考之用,严禁任何商业使用。
  • 江南
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    本简介展示了学生在江南大学人工智能课程中的各类创新项目和实践成果,涵盖了机器学习、自然语言处理等多个领域。 江南大学的人工智能课堂作业是Word版的,可以帮助学生复习,包含十多道题目。
  • 《软件需: 软件需
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    本课程大作业聚焦于“软件需求工程”,旨在通过实践加深学生对需求分析、编写和管理的理解,提升软件项目中有效沟通与协作的能力。 《软件需求工程》大作业题目:实现以下系统之一的需求开发,并给出需求规格说明书: 1. 高校图书馆管理系统 2. 高校学籍管理系统 3. 高校学生成绩管理 4. 基于WEB的图书馆管理系统 5. 飞机订票系统
  • _高莹_经济
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    本作业为大连理工大学高莹同学在工程经济学课程中的学习成果展示,涵盖了成本效益分析、项目评估等关键概念的应用实践。 大连理工大学高莹的工程经济学大作业是对软件开发图书商城进行案例分析。该案例分析涵盖了与软件工程相关的现金流量图、收入支出报表以及投资消息分析等内容。
  • 系统仿真
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    本项目为大连理工大学系统仿真实验课的大作业,旨在通过实际案例分析与建模,提升学生在复杂系统设计和仿真的综合能力。 本段落介绍了大连理工大学电子信息与电气工程学院自动化专业开设的系统与仿真大作业课程。该课程采用Matlab R2018a版本进行计算和编程,并涉及相关的计算过程及代码编写。文章主要内容涵盖了此课程的基本信息及其相关要求。
  • homework-1.docx
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    这份文档是哈尔滨工业大学的人工智能原理课程的第一份作业(homework-1),包含了该课程初期的核心概念和基础练习题。 哈工大人工智能原理习题 homework-1.docx 由于文件名重复了多次,这里简化为: 作业文档:哈工大人工智能原理习题 homework-1.docx
  • 南京机器选修备份
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    本项目为南京理工大学学生在《机器学习与人工智能》选修课程中的期末大作业备份资料,涵盖多种机器学习算法的应用与实现。 南京理工大学机器学习与人工智能选修课程大作业备份目录如下: - Linear_Regression:线性回归模拟实验目录。 - Logistic_Regression:鸢尾花二分类实验目录。 - KNN:红酒分类实验目录。 - DeepFM:基于DeepFM模型实现点击率预估的目录。 - Wide_and_Deep:基于MindSpore的广告推荐目录。
  • 2021年春《软件.pdf
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    该文档是大连理工大学2021年春季学期《软件工程》课程的大作业资料,包含了课程实践项目的要求、规范及指导信息。 大连理工大学2021年春季《软件工程》课程大作业.pdf 由于文件名重复出现多次,在此仅列出一次以避免冗余: 大连理工大学在2021年的春季学期为学生提供了《软件工程》这门课的大作业,相关资料可能包含在这份PDF文档中。
  • 概率上机
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    本课程为大连理工大学概率论与数理统计课程配套实践环节,旨在通过编程实现概率模型和算法,加深学生对理论知识的理解,并培养解决实际问题的能力。 X = 3 * rand(1000); Y = X .* (-6) + 3; % 第一题 DX = var(X); DY = var(Y); CovXY = cov(X, Y); pXY = corrcoef(X, Y); % 第二题 Y1 = (-6) .* X.^0 + 3; CovXY1 = cov(X, Y1); pXY1 = corrcoef(X, Y1); % n=0 Y2 = (-6) .* X.^1 + 3; CovXY2 = cov(X, Y2); pXY2 = corrcoef(X, Y2); % n=1 Y3 = (-6) .* X.^10 + 3; CovXY3 = cov(X, Y3); pXY3 = corrcoef(X, Y3); % n=10 Y4 = (-6) .* X.^50 + 3; CovXY4 = cov(X, Y4); pXY4 = corrcoef(X, Y4); % n=50 Y5 = (-6) .* X.^100 + 3; CovXY5 = cov(X, Y5); pXY5 = corrcoef(X, Y5); %A=mvnrnd(0,1,1000); %C=[]; %D=[]; %f i r=1:1 0 0 0 % C(i)=i; D(i)=0.5 * exp((-0.5)*i); %B=no