أكورد.نت

📅 آخر تحديث: ٢٢ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٢ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

Accord.NET هو إطار عمل للحوسبة العلمية في بيئة .NET. يتوفر كود المصدر للمشروع بموجب شروط رخصة جنو العمومية الصغرى ، الإصدار 2.1.

يتألف هذا الإطار من مجموعة من المكتبات المتاحة في شفرة المصدر، بالإضافة إلى برامج التثبيت التنفيذية وحزم NuGet . تشمل المجالات الرئيسية التي يغطيها: الجبر الخطي العددي ، والتحسين العددي، والإحصاء، والتعلم الآلي، والشبكات العصبية الاصطناعية، ومعالجة الإشارات والصور، ومكتبات الدعم (مثل رسم الرسوم البيانية والتصور). [ 2 ] [ 3 ] أُنشئ المشروع في الأصل لتوسيع إمكانيات إطار عمل AForge.NET ، ولكنه دُمج فيه لاحقًا. وقد وحّدت الإصدارات الأحدث كلا الإطارين تحت اسم Accord.NET.

تم عرض إطار عمل Accord.NET في العديد من الكتب مثل Mastering .NET Machine Learning [ 4 ] من منشورات PACKT وF# for Machine Learning Applications [ 5 ] ، والذي تم عرضه في مؤتمر QCON في سان فرانسيسكو [ 6 ] ، ويضم حاليًا أكثر من 1500 نسخة متفرعة على GitHub [ 7 ] .

نُشرت العديد من المنشورات العلمية باستخدام هذا الإطار. [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ "التعلم الآلي، ورؤية الحاسوب، والإحصاء، والحوسبة العلمية العامة لـ .NET: Accord-net/framework" . GitHub . 2018-12-21.
  2. ↑ جريج دنكان. معالجة الصور والفيديو المحمولة بمساعدة AForge.NET و Accord.NET.القناة التاسعة، نوفمبر 2014. مقتطف من الإنترنت
  3. ↑ مشروع أكورد على منصة أوبن هب.مقتطف من الإنترنت
  4. ↑ "إتقان تعلم الآلة باستخدام .NET" . www.packtpub.com .
  5. ↑ "F# أساسيات تعلم الآلة" . www.packtpub.com . مؤرشف من الأصل بتاريخ 2017-08-05 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2017-08-04 .
  6. ↑ "التعلم الآلي عبر .NET: F# و Accord.NET" . InfoQ .
  7. ↑ مشروع Accord.NET Framework على GitHub
  8. ↑ بليمي، بن؛ كريك، توم؛ أوتلي، جايلز (2013). "«أول يوم في الصيف»: تحليل التعبيرات الزمنية باستخدام الدلالات الموزعة (ملف PDF) . البحث والتطوير في الأنظمة الذكية XXX (ملف PDF) . سبرينغر، تشام. الصفحات 389-402 . doi : 10.1007/978-3-319-02621-3_29 . ISBN  978-3-319-02620-6.
  9. ^ مولر، فويتشخ. نوفاكوفسكي، كرزيستوف؛ تومكزاك، روبرت J.؛ كوجاوا، سيباستيان. رودوفيتش نوروكا، جانينا؛ إدزياسيك، برزيميسواف؛ زوادزكي ، أدريان (2013/07/19). "نظام تكنولوجيا معلومات يدعم الحصول على بيانات الصور المستخدمة في تحديد المراعي" . في وانغ، يولين؛ يي، شيه (محرران). المؤتمر الدولي الخامس لمعالجة الصور الرقمية (ICDIP 2013) . المجلد. 8878. الجمعية الدولية للبصريات والضوئيات. ص 88781 ت – 88781 ت – 4. دوى : 10.1117/12.2031602 . S2CID 368511 .   
  10. ↑ أرياغا، خوليو؛ كوسان، جورج؛ كودي، مارتن؛ فاليخو، إدغار؛ تايلور، تشارلز (2013). "مصفوفات المستشعرات الصوتية لفهم تواصل الطيور. تحديد طيور فيريو كاسين باستخدام آلات المتجهات الداعمة ونماذج ماركوف المخفية". التقدم في الحياة الاصطناعية، ECAL 2013 : 827-828 . CiteSeerX 10.1.1.474.7109 . doi : 10.7551/978-0-262-31709-2-ch120 . ISBN  9780262317092.
  11. ↑ كيراميتسوغلو، إي.؛ كيرانوديس، سي. تي.؛ وينغ، كيو. (سبتمبر 2013). "تصغير نطاق صور درجة حرارة سطح الأرض الثابتة بالنسبة للأرض لتحليل المناطق الحضرية". رسائل IEEE في علوم الأرض والاستشعار عن بعد . 10 (5): 1253-1257 . Bibcode : 2013IGRSL..10.1253K . doi : 10.1109/lgrs.2013.2257668 . ISSN 1545-598X . S2CID 8990560 .  
  12. ↑ عفيف، محمد ح.؛ حيدر، عبد الرحمن؛ حامد، تيسير ح. عبد؛ مهدي، يوسف ب. (2012-12-08). "آلات المتجهات الداعمة ذات النوى الموزونة لتصنيف البيانات". تقنيات وتطبيقات متقدمة في تعلم الآلة . سلسلة اتصالات في علوم الحاسوب والمعلومات. المجلد 322. الصفحات 369-378 . doi : 10.1007/978-3-642-35326-0_37 . ISBN   978-3-642-35325-3.
  13. ↑ دي سوزا، سيزار روبرتو (2017). "التوليد الإجرائي للفيديوهات لتدريب شبكات التعرف العميق على الحركة" . رؤية الحاسوب والتعرف على الأنماط . 2017 : 4757-4767 . arXiv : 1612.00881 – عبر الوصول المفتوح لمؤتمر رؤية الحاسوب والتعرف على الأنماط .