ICASSP-2023-24-Papers

ICASSP 2024声学和信号处理前沿研究汇总

ICASSP 2024 论文集信号处理语音识别人工智能 Github 开源项目

本项目汇总ICASSP 2024会议发表的声学、语音和信号处理领域重要论文。提供论文标题、作者、摘要及代码链接(如有)的完整列表,便于研究人员快速了解行业前沿动态。资源库持续更新,确保收录最新研究成果。

awesome-ai - 人工智能资源汇总课程、工具与开源项目

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。

Annotated-ML-Papers - Annotated-ML-Papers 机器学习与深度学习论文注释综述

Annotated-ML-PapersDLGithubML博客开源项目论文注释

此项目提供对机器学习和深度学习论文的详细注释和总结，帮助读者深入理解最新研究进展。博客内容定期更新，提供最新的研究信息。加入邮件列表，可第一时间获取项目更新。

Text2Poster-ICASSP-22 - 基于AI的智能海报布局生成系统

AI应用GithubText2Poster图文布局开源项目海报生成背景图像检索

Text2Poster-ICASSP-22是一个基于人工智能的海报生成系统,结合了图像检索和文本布局技术。该项目能够根据输入文本自动选择合适的背景图片并进行智能排版,支持多语言输入。系统提供API接口,便于快速集成和使用。Text2Poster适用于各种需要快速生成高质量海报的场景,如活动宣传、营销推广等。

Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising - 搜索推荐广告领域深度学习论文精选集

Github嵌入技术广告系统开源项目推荐系统搜索引擎深度学习

ICL_PaperList - 上下文学习研究论文集，从预训练到应用

Github上下文学习开源项目提示工程语言模型零样本学习预训练

ICL_PaperList是一个收录上下文学习(In-context Learning)研究论文的开源项目。内容涵盖模型预训练、提示调优、分析评估等方面,并对Survey、Model Training、Prompt Tuning等领域进行了分类整理。该项目为研究人员提供了全面的上下文学习文献资源,有助于了解该领域的最新进展和发展方向。

nlp_paper_study - NLP论文学习和实战资源库

GithubNLP信息抽取开源项目知识图谱论文研究预训练模型

nlp_paper_study项目是一个综合性NLP学习资源库，涵盖论文阅读方法、经典会议论文解读、理论学习和实战经验。内容包括transformer、预训练模型、信息抽取、知识图谱等多个NLP主题，从基础到前沿。项目还提供竞赛经验和实用工具介绍，帮助研究者和工程师系统掌握NLP知识，提升科研与应用能力。

AI Advertising AssistantAI Analytics AssistantAI Content GeneratorAI Photo & Image GeneratorAI Tools DirectoryGithub开源项目

这个项目收集了2024年最受欢迎的AI工具，并按类别进行了详细分类。用户可以找到从AI内容生成器到AI艺术生成器等各种工具的链接和介绍，以及它们的主要功能和优势。适用于内容创作、广告优化和客户服务等多个行业和场景，帮助提高工作效率和创意能力。

awesome-domain-adaptation - 领域自适应技术研究综合资源库

Github对抗学习开源项目无监督学习深度学习迁移学习领域适应

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。

awesome-agi-cocosci - 人工智能和计算认知科学研究资源大全

Github人工智能可解释性开源项目归纳推理计算认知科学认知科学

这个项目整理了人工智能和计算认知科学领域的重要学习资源,包括基础课程、教程、论文和专著。涵盖归纳推理、解释、概念表示、问题解决等多个研究方向,有助于推动高级机器智能发展和深化人类认知理解。项目内容全面,适合不同水平的研究人员参考使用。

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