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算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗.mobi
我们已生活在大数据时代，享受着信息技术飞速发展所带来的福利。 但与此同时，有多少我们司空见惯、习以为常的现象是否合理？ 我们在获取便利的过程中让渡了多少传统上被珍视的社会价值？两位法学教授对大数据时代表面的繁荣下隐藏的危害进行了比较全面的梳理。作为竞争法学者，作者对超级平台（Google、苹果、Facebook 等，当然可以类推至中国的类似平台）的垄断性优势与其给竞争市场带来的破坏力表达了深切担忧。 在互联网生态系统中，企业综合应用数据追踪、分析、挖掘技术，普及精准化营销、个性化定价，可以实现完美的行为歧视。 公众成为“算法”标记、组织的对象，成为各种软硬件监控的目标，丧失了人的主体性。“要么接受，要么离开”的规则使处于天然弱势地位的公众难以具备可选择性，成为游戏规则的被动接受者。作者在书中多次提到《楚门的世界》这部经典电影。 在当前这个被操纵、控制的网络空间中，我们的处境和电影主人公楚门又有多少差别？ 也许所谓的服务效率改善需要以牺牲用户隐私、奉送安宁生活为代价，但这里的边界应该在什么位置？ 作者特别强调以人工智能技术为基础的各种“虚拟助手”在帮我们做决策的同时，也限制了我们接触外部选择的机会。 更让人感到沮丧的是，作者指出作为既得利益者的超级平台否认所存在的弊端，掩盖大数据隐患的事实，凭借强大力量以各种方式打压竞争对手，驱逐隐私保护软件，使公众需要承担更多的时间、精力、金钱代价。虽然困难重重，作者也尝试给出药方，其中包含了“教育民众”的内容。 让公众理解超级平台和垄断算法的运作机制，保持清醒的认知，为推动变革的到来贡献力量。 长期以来，图书馆职业一直是“信息公平”的坚定捍卫者。 在新的环境下，能否在实现“算法公平”中继续发挥自己的独特价值？ 这是值得图书馆界人士思考的问题。
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交互式多模型 IMM（CT/CV混合）及代码实现
基于交互式多模型算法进行仿真，.程序中采用了两个模型,将CV，CT模型混合起来进行估计，仿真场景可以自己设计，完成车辆位置跟踪。
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基于MATLAB的车牌识别系统研究(课设参考文献)
以一幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。
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基于opencv的人脸表情识别的预处理
1、这个工程只是预处理人脸表情的，不含有训练和识别部分。预处理包括：人眼定位（人眼粗定位，双框框定，人眼精确定位）——几何预处理（人脸图像的旋转矫正、人脸图像的分割、人脸图像缩放）——灰度预处理（直方图均衡化）2、详细可参考：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/121755673、工程是基于vs 2008和opencv 2.30编写的。4、工程的测试图片是日本jaffe女性人脸表情库。5、工程是基于一篇优秀的硕士论文写的，论文名字是：基于Gabor小波变换和SVM的人脸表情识别 作者： 王黎燕
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SVM的两个例子（详细，有实验报告）
SVM的两个例子（详细，有实验报告），这是之前找资料的时候花了很多积分下载的，我觉得还是蛮有用的，至少比网上很多人的没有用的错的代码强的多，这是SVM的分类，有对文本的分类，还有SVM最基础的例子。
- 2021-05-06下载
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C# 后台动态增加chart（图表）
C#后台动态增加chart控件，根据数据库读取的参数个数动态增加chart控件，并设置图表的属性使其样式美观，且实现动态显示数据
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支持向量机简介ppt
支持向量机演讲的ppt ， 其中牵扯数学问题比较多。 适合于一节课的svm讲解。
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基于MFC的界面设计，包括灰度化、边缘检测、图像反转、均值、中值滤波，适合初学者，有详细注释。
基于MFC的界面设计，包括灰度化、边缘检测、图像反转、均值、中值滤波，适合初学者，有详细注释。
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GoDec稀疏矩阵分解
GoDec稀疏矩阵分解
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SVM源代码，实现了几种不同类型的SVM分类器
【实例简介】SVM源代码，实现了几种不同的SVM算法，可以作分类和回归估计，支持多分类及样本不均衡的情况
- 2021-11-10 00:34:42下载
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