Awesome-Simultaneous-Translation

同声传译研究的最新工具与数据集资源

Simultaneous Translation Fairseq SimulEval MuST-C BSTC Github 开源项目

该仓库汇集了同声传译研究领域的工具、常用数据集和论文列表，涵盖文本翻译、语音翻译与同声传译。仓库持续更新，主要工具有Fairseq和SimulEval，数据集包括IWSLT15、WMT14、MuST-C和CVSS，并提供丰富的同声传译教程和讲座资源，以及按年份和类别整理的论文列表。

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介绍相关项目

awesome-search - 全面深入的搜索技术资源集合

Github个性化推荐开源项目排序优化搜索技术搜索质量评估检索算法

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-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

Awesome-Code-LLM - 全面梳理了代码领域的语言模型研究，涵盖最新的论文和研究成果

Code GenerationGithubLLMLanguage Models for CodeNLPSoftware Engineering开源项目

《Awesome-Code-LLM》项目全面梳理了代码领域的语言模型研究，涵盖最新的论文和研究成果。这是一个极佳资源，旨在增强NLP与软件工程使用中语言模型的效果和效率，提供详尽的研究资源，非常适合机器学习初学者和NLP新手深入了解该领域。

awesome-chatgpt - 综合汇集ChatGPT资源、工具及开发库

AI助手ChatGPTGithubOpenAIPython开发者资源开源项目

Awesome ChatGPT精选集纳ChatGPT相关的资源、库、SDK和API等工具。涵盖各种编程语言、插件、扩展和集成解决方案，旨在打造最全面的ChatGPT工具和资源指南，助力开发者和技术热心人士充分发挥ChatGPT的功能，持续更新，包含最新动态和工具。

Awesome-ChatGPT - 全面的AI和ChatGPT资源大全

AI导航AI绘画ChatGPTGitHub资源Github开源项目知识库

持续更新的AI知识库，提供ChatGPT及AI绘画相关资源和学习教程。收集了包括官方文档、API工具及提示词学习站点在内的多项资源，帮助用户轻松找到并应用AI相关信息。

Awesome-Embodied-AI - 具身人工智能前沿研究资源汇总

Embodied AIGithub多智能体系统大语言模型导航开源项目机器人

本项目汇集了具身人工智能(Embodied AI)领域的精选资源，包括最新研究论文、工具及相关资料。内容涵盖语言模型驱动的智能体、机器人技术、导航等多个方向，全面追踪具身AI的研究和产业进展。为研究人员和开发者提供参考，深入探讨智能体在物理或虚拟环境中的感知、决策和行动机制。

awesome-automl-papers - 综合自动化机器学习研究资源库

AutoMLGithub人工智能开源项目机器学习算法优化自动化

本项目汇集了自动化机器学习(AutoML)领域的关键资源,包括论文、文章、教程和开源项目。内容涵盖自动数据清理、特征工程、超参数优化、元学习和神经架构搜索等核心技术。资源库持续更新,助力研究人员和从业者跟踪领域前沿。此外,项目提供了主流AutoML系统的对比分析,为读者呈现全面的领域概貌。

awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总

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awesome-AI-for-time-series-papers - 时间序列分析领域的人工智能前沿研究与资源集锦

AIGithub开源项目数据挖掘时间序列机器学习深度学习

这是一个全面收录人工智能在时间序列分析(AI4TS)领域最新研究成果的资源库。项目汇集了顶级AI会议和期刊发表的论文、教程和综述，涉及时间序列、时空数据、事件数据等多个方面。资源库实时更新NeurIPS、ICML、KDD等重要会议的相关论文，为AI4TS领域的研究人员和工程师提供了丰富且及时的学术参考。

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