项目一：modeltime — 时间序列预测模型和机器学习框架
时间序列在变化。企业现在每天需要 10,000 多个时间序列预测。这就是我所说的高性能时间序列预测系统（HPTSF）-准确，稳健和可扩展的预测。高性能预测系统将为公司节省数百万美元。
特点与优势：
- Modeltime 在一个框架中解锁时间序列模型和机器学习。无需在各种框架之间来回切换。modeltime 解锁了机器学习和经典时间序列分析。
- 预测：使用 ARIMA，ETS 和更多模型
- 先知：使用 Facebook 的先知算法
- 其他五花八门的模型
- 简化的预测工作流程。Modeltime 合并了一个简单的工作流，以使用最佳实践进行预测。
项目地址：
https://github.com/business-science/modeltime
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项目二：Open3D-ML — Open3D 的扩展，可解决 3D 机器学习任务
Open3D-ML 是 Open3D 的扩展，用于 3D 机器学习任务。它建立在 Open3D 核心库的基础上，并通过用于 3D 数据处理的机器学习工具进行了扩展。此项目集中于诸如语义点云分段之类的应用程序，并提供了可用于常见任务以及用于训练的管道的预训练模型。
- 本文地址：AI 开源项目分享：时间序列预测模型、图像监督的 python 库...
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Open3D-ML 可与 TensorFlow 和 PyTorch 轻松集成到现有项目中，并且还提供独立于 ML 框架的常规功能，例如数据可视化。
Open3D-ML 集成在 Open3D v0.11 + python 发行版中，并且与以下版本的 ML 框架兼容。
- PyTorch 1.6
- TensorFlow 2.3
- CUDA 10.1 (On GNU/Linux x86_64, optional)
主要功能：
- 读取数据集 数据集名称空间包含用于读取常见数据集的类。在这里，我们阅读了 SemanticKITTI 数据集并将其可视化。
- 模型，数据集和管道的配置存储在 ml3d / config 中。用户还可以构造自己的 YAML 文件来保留其自定义配置的记录。
- 运行预训练的语义分割模型
在前面的示例的基础上，我们可以使用经过预训练的语义分割模型实例化管道，然后在数据集的点云上运行它。请参阅模型动物园以获取预训练模型的权重。 - 训练语义分割模型 与推理类似，管道提供了用于训练数据集上的模型的接口。
- 使用预定义脚本。
任务与算法：
- 语义分割任务
对于语义分割的任务，我们在所有类上使用均值交越联合（mIoU）来衡量不同方法的性能。该表显示了细分任务的可用模型和数据集以及相应的分数。每个分数都链接到各自的体重文件。
- 目标检测
对于物体检测任务，我们使用鸟瞰（BEV）和 3D 的平均平均精度（mAP）来测量不同方法的性能。该表显示了对象检测任务的可用模型和数据集以及相应的分数。每个分数都链接到各自的体重文件。为了进行评估，根据 KITTI 的验证标准，使用验证子集对模型进行了评估。对模型进行了三类训练（汽车，行人和骑自行车的人）。计算出的值是所有难度级别下所有类别的 mAP 的平均值。
项目地址：
https://github.com/intel-isl/Open3D-ML
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