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深度学习推动鸟类声音识别研究进展

鸟类识别数据集机器学习音频处理生态学 Github 开源项目

本项目梳理了鸟类声音识别领域的数据集、论文和开源项目等资源。重点介绍了卷积神经网络等深度学习方法在提高识别准确率方面的进展。同时探讨了野外录音中的背景噪声、多种鸟类同时发声等挑战,为该领域研究提供了参考。

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论文

介绍相关项目

task-13-Qwen-Qwen1.5-1.8B - 深入解析深度学习模型的应用场景及相关风险

GithubHuggingfaceQwen/Qwen1.5-1.8B培训细节开源项目技术规格模型模型卡环境影响

项目提供对深度学习模型的直接和下游应用的分析，同时涵盖使用的潜在用户和影响群体。尽管一些技术规范和训练细节有待完善，但项目提供了关于环境影响的计算指南和设备信息，有助于从业者和研究人员初步了解和调整应用模型。使用时需注意模型的偏见、风险和局限。

Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南

GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习

这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。

awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南

AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨

飞桨官方出品，提供一站式深度学习学习资源，包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料，适合高校和企业应用。项目内容实时更新，帮助开发者掌握最新深度学习技术，提升专业能力。

CV - 深度学习视频教程及笔记资源

GithubJupyter NotebookPytorch开源项目数据集深度学习视频讲解

本项目提供深度学习视频讲解及笔记资源，涵盖Pytorch、李沐、吴恩达等名师课程，并附有详细的数据集和实用工具。适合从事AI算法开发、图像处理及语音识别方向的求职者，并提供多家知名企业的内推机会，帮助自学者搭建交流平台，实现技术突破和职业发展。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

TopDeepLearning - 与深度学习相关的热门 github 项目列表

GitHubGithubPyTorchTensorFlow人工智能开源项目深度学习

TopDeepLearning收录了包括但不限于多种技术栈的GitHub深度学习项目。这些开源项目支持广泛的应用场景如计算机视觉和自然语言处理，且提供最新研究成果和代码，是开发者和研究者的理想学习资源。

dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具

Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换

Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库，支持音频转换和注释，有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法，使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集，并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。

DeepWorks - 深度学习开源项目集锦

Data ScienceDeepWorksGithubProdramp人工智能开源项目机器学习

DeepWorks是一个覆盖广泛的深度学习开源项目和资源平台，包含数据处理教程、Gradio Tabbed UI开发、卫星图像处理、LLM开源模型、NeRF项目和生成式AI等。用户可以通过Prodramp YouTube频道获取更多数据科学、机器学习和人工智能相关视频。平台还包括多种深度学习工具和开发者指南，如OpenAI Whisper、Stable Diffusion及TorchStudio。非常适合希望深入学习和实践深度学习技术的开发者和研究人员。

awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总多语言开源项目集锦

Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集

GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目

本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题，并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外，项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源，为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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