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探索量子机器学习的深度应用与前沿技术

awesome-quantum-machine-learning项目汇集顶尖的量子机器学习资源，包括算法、学习材料及软件。深入探讨量子计算与机器学习的融合，介绍量子位、量子态等概念及其在先进机器学习模型中的应用，推动技术实际应用。

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介绍相关项目

awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述

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展示全面的自监督图表示学习资源，包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现，帮助AI研究者掌握最新技术。

Awesome-LLM-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览

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本项目汇集了有关统一大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识，但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架：KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表，助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。

awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态

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这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息，涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新，记录各类大模型的发展动态，包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型，以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表，为研究中国AI发展提供全面参考。

machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具，全面提升技能指南

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awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

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本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

Machine-Learning-Roadmap - 机器学习完整学习指南与优质资源推荐

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此页面全面介绍了学习机器学习所需的知识，包括数学和编程基础、机器学习和深度学习课程以及书籍推荐。精选资源助您从零开始掌握机器学习，具备开展项目和参加竞赛的技能。同时，提供热门框架和库的学习资源，适合初学者和进阶者。

awesome-cn - 将GitHub优质资源集中化，创建中文开发者知识库

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awesome-cn是一个集成GitHub各类优质资源列表的中文项目。通过自动化爬虫定期更新，汇集了涵盖多种编程语言、工具和技术的开发资源。项目使用mkdocs material构建，托管于GitHub Pages，访问地址为asmcn.icopy.site。开发者可在此快速检索所需的学习材料和技术资源。

awesome-search - 全面深入的搜索技术资源集合

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该资源集合涵盖了搜索技术的多个方面,从基础的词法搜索到先进的语义搜索和混合搜索。重点关注了结果排序、个性化推荐和多样化等核心问题,同时也包含了实用的架构设计、测试方法和评估指标。项目收录了众多高质量的技术文章、视频教程和行业案例,为搜索领域的研究人员和工程师提供了全面的学习资料。

Awesome-LLM-Robotics - 机器人和人工智能融合的前沿研究资源汇编

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该资源列表汇编了大型语言模型和多模态模型在机器人和强化学习领域的最新研究成果。内容涵盖推理、规划、操作、指令和导航等方面，并包括相关模拟框架。这一综合性参考资料有助于研究人员和开发者探索人工智能与机器人技术的融合前沿。

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