Awesome-Interaction-Aware-Trajectory-Prediction

本页面汇集了交互感知行为与轨迹预测相关的研究资料，包括数据集、博客、论文和公开代码，面向学术界和工业界。内容涵盖车辆、行人和运动员的轨迹预测数据集、研究论文及代码实现。由斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究人员维护，并持续更新，欢迎提交新资源或通过邮件交流。

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介绍相关项目

Awesome-FL - 联邦学习资源汇总与最新研究进展

Artificial IntelligenceComputer VisionData MiningFederated LearningGithubMachine Learning开源项目

该页面汇总了联邦学习领域的重要资源，包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用，以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面，用户可以追踪最新的联邦学习论文更新，并有机会参与讨论和贡献资源。

Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning - 全面的知识图谱推理研究资源集合

AKGRGithub关系抽取开源项目数据集知识图谱推理静态知识图谱

Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning项目汇集了知识图谱推理领域的最新研究成果，包括论文、代码和数据集。该资源库涵盖静态、动态和多模态知识图谱推理，并提供详细分类和说明，方便研究人员和开发者快速检索所需信息。项目整理了大量高质量学术成果，为知识图谱推理研究和应用提供了全面的参考资料。

MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型

GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目

MotionLLM是一个人类行为理解框架，通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略，结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据，以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具，用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能，为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。

awesome-test-time-adaptation - 测试时适应技术资源汇总与研究概览

GithubTest-Time Adaptation分布偏移域适应开源项目数据集机器学习

项目汇总了测试时适应技术的研究资源，包括域适应、批次适应、实例适应、在线适应和先验适应。内容涵盖问题概述、分类整理、数据集信息和文献引用。这些资料有助于研究人员和开发者了解该领域的最新进展。

Awesome-Recsys - 推荐系统领域顶级会议论文资源库

Github人工智能开源项目推荐系统数据挖掘机器学习深度学习

Awesome-Avatars - 人类头像技术最新进展资源列表

3D建模Github人体头像开源项目深度学习神经渲染计算机视觉

awesome-robotics-libraries - 机器人仿真与开发库资源汇总

Github仿真器动力学仿真开源开源项目机器人平台机器人库

该项目汇集了多种机器人仿真器和开发库，涵盖动力学仿真、逆运动学、机器学习等领域。列表包含开源和商业软件的功能、编程语言和许可信息，为机器人研究和开发人员提供全面的工具选择参考。

awesome-machine-learning-interpretability - 负责任机器学习资源综合指南

Github人工智能开源项目机器学习模型治理解释性责任AI

此项目整理了全面的负责任机器学习资源,包括社区和官方指导、教育资源、技术工具等。涵盖解释性、公平性、隐私保护等主题的框架、数据集、书籍、课程。为负责任AI的研究和开发提供宝贵参考。项目保持更新,鼓励社区贡献,致力于推动机器学习的负责任发展。

awesome-instruction-dataset - 开源的多任务多语言指令微调数据集

AlpacaChatGPTGithubLLMsRLHF开源项目数据集

该项目收录了一系列开源指令微调数据集，用以训练基于聊天的LLM（如GPT-4、ChatGPT、LLaMA、Alpaca）。数据集包括视觉指令微调、文本指令微调和人类反馈增强学习（RLHF）数据集。项目提供了详尽的数据集列表，方便研究人员和开发人员使用这些资源。支持多任务和多语言，覆盖英语、中文等多种语言数据，数据集来源多样，包括人类生成、自我指令生成以及混合数据集，适合多种LLM训练需要。

End-to-end-Autonomous-Driving - 端到端自动驾驶研究资源综合集成

CARLAGithub开源项目机器学习端到端自动驾驶计算机视觉

该项目整合端到端自动驾驶研究资源,涵盖学习材料、研讨会、论文集、基准测试、数据集及竞赛信息。旨在为自动驾驶研究提供全面参考,推动技术发展。内容定期更新,欢迎社区参与贡献。

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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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