Pandoraは、Javaで書かれたWebベースの人工知能ボットです。Pandoraは、データベースのメモリ、XML、音声、ボイスREC、チャット、IRC、HTTP、ウィクショナリー、Freebase、意識、言語、GUI、アプレット、ウェブ、JSP、を含むコンポーネントに基づくAIアーキテクチャです。
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Marsyas(Music Analysis, Retrieval and Synthesis for Audio Signals)は、音声処理のための開発システムフレームワークです。オーディオ接続、音声ファイル、シグナル処理ブロック、マシンラーニングといった一般的なアーキテクチャが提供されます。
いつでもとインタラクティブな java ツール系列マイニング。彼女のアクティビティのトレースとそれらからのエキス アクティビティ方式を分析する方法をユーザーに提供することを目指して。
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libcrnは、C++で書かれたLinux、Windows、Mac OSX、Google Android用の文書画像処理ライブラリです。OCRやレイアウト解析ツールのようなソフトウェアを簡単に作成できるようにするツールボックスです。
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.NETアプリケーションにCLIPSを組み込むための.NETライブラリ。
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このプロジェクトには、自己組織化マップ (SOM) など学習ベクトル量子化 (LVQ) ニューラル ネットワーク アルゴリズムの実装の weka のパッケージが含まれます。Weka の詳細については、http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/を参照してください。
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現在主に信号伝搬遅延のリンクを変更することによって、特定のビット パターンを保存する特殊な人工ニューラル ネットワーク。多くの機能、変数およびアルゴリズムの時間が追加されます。
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内容に基づく画像検索 (CBIR) 画像のデータベースから、指定されたクエリのイメージを視覚的に類似画像を取得するので構成されています。色、テクスチャ、および画像データベースからの形状など、選択した visual 機能を比較することによって行われます。
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Wekaは、実世界でのデータマイニングの問題を解決するための機械学習(Machine Learning)アルゴリズムのコレクションです。これはJavaで書かれており、ほぼすべてのプラットフォーム上で動作します。アルゴリズムは、データセットに直接適用するか、自身のJavaコードから呼び出すか、どちらも可能です。
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Javaで階層型ニューラルネットワークを作成・利用するためのフレームワークです。
Register Date: 2010-12-07 08:21
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これは、島の "リング"トポロジを用いた並列遺伝的アルゴリズムの実装です。アルゴリズムは、進化における遺伝的操作のダイナミックな選択を提供します。このライブラリは26の遺伝的操作をサポートしています。これは C++で書かれたクロスプラットフォームの GAです。
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「神経診断システム」は、または私達の神経系の無秩序の神経系疾患診断ための web ベースのエキスパート システムです。へき地保健助手 neurolo の不在で神経学的診断法システムを使用することができます。
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このプロジェクトは、速度予測のための GPS の通勤データのライブラリに k 近傍法の解釈を適用されます。全体的な目的ハイブリッド エネルギー貯蔵と電気自動車用の電源管理プロトコルの基礎を築くことです。
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Waffles is a cross-platform C++ library of algorithms for machine learning, artificial intelligence, data mining, etc. It also contains demo apps and command-line wrapper tools that are useful for visualizing, analyzing, and predictively modeling data.