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Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《MIT深度学习》（PDF格式，完整版及部分章节）
麻省理工学院深度学习相关课程的教程、作业和竞赛。
麻省理工学院6.S191深度学习导论实验材料
基于PyTorch的MIT ADE20K数据集语义分割/场景解析实现
一款本地部署的网络录像机（NVR）和人工智能计算机视觉软件。它具有物体检测、运动检测、人脸识别等功能，让您可以随时监控您的家、办公室或任何其他需要监控的地方。
DeepTraffic是一个深度强化学习竞赛，属于麻省理工学院深度学习系列的一部分。
基于PyTorch的工具，用于可视化和理解GAN的神经元。[MIT计算机科学与人工智能实验室项目链接](https://gandissect.csail.mit.edu/)
复杂场景下的车牌检测与识别
开源机器学习模型版本管理、元数据和实验管理
用 JavaScript 和 AI 提升图像质量。增强分辨率、修复、降噪等功能。开源，兼容浏览器和 Node.js，MIT 许可证。
全球速度最快的车牌识别 (ANPR/ALPR) 实现方案，支持 CPU、GPU、VPU 和 NPU，并采用深度学习技术（Tensorflow、Tensorflow Lite、TensorRT、OpenVX、OpenVINO）。支持多种字符集（拉丁文、韩文、中文）、多种操作系统（Jetson、Android、树莓派、Linux、Windows）和多种架构（ARM、x86）。
用于在MIT-BIH心律失常数据库上训练和测试机器学习分类器的代码
PLPR利用YOLOv5和定制模型，实现高精度波斯语车牌识别，具有实时处理能力和直观的界面，并采用开源框架。
槽位填充、意图识别、联合训练、ATIS & SNIPS 数据集、Facebook 多语言数据集、MIT 语料库、电商购物助手 (ECSA) 数据集、CoNLL2003 命名实体识别、ELMo、BERT、XLNet
车牌检测与识别
2017亚马逊机器人挑战赛中，麻省理工学院和普林斯顿大学视觉工具箱用于机器人拾取和放置——基于深度学习的新颖物体抓取和一次性识别。
这是一个入门级应用，教你如何使用LlamaIndex、Langchain、OpenAI等工具，构建你自己的应用，从而用大型语言模型（LLM）查询文档集合（MIT许可证）。
DBeaver agent
麻省理工学院-普林斯顿大学视觉工具箱，用于2016年亚马逊拣货挑战赛——基于RGB-D卷积神经网络的目标分割和6D目标姿态估计。
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