- 1 简介Google 在计算机视觉与感知流（perception pipeline）方面的重要开源项目。以下是对其底层实现、算法架构，以及一些值得注意的算法成果的详细分析——供你参考： 2. Google 开源的 CV 框架底层实现与架构图计算结构 + 模块化设计：MediaPipe 使用一种图（graph）结构定义整个视觉／感知流水线，把模型推理、媒体处理、数据转换等功能模块组织成组合组... 1 简介Google 在计算机视觉与感知流（perception pipeline）方面的重要开源项目。以下是对其底层实现、算法架构，以及一些值得注意的算法成果的详细分析——供你参考： 2. Google 开源的 CV 框架底层实现与架构图计算结构 + 模块化设计：MediaPipe 使用一种图（graph）结构定义整个视觉／感知流水线，把模型推理、媒体处理、数据转换等功能模块组织成组合组...
- 原始需求按层级划分为RR、IR、SR、AR，分别为第一、二、三、四级。RR可以分解为IR，IR可以分解为SR，SR可以分解为AR。AR是最小单位的研发需求，不能继续分解。仅规划和实现状态的原始需求支持分解。前提条件已创建项目。已创建原始需求。操作步骤在原始需求列表中，单击需要分解需求所在行的图标，弹出“分解子需求”窗口。填写子需求的信息。单击图标，可以展开及配置更多信息，参数的填写具体可参见... 原始需求按层级划分为RR、IR、SR、AR，分别为第一、二、三、四级。RR可以分解为IR，IR可以分解为SR，SR可以分解为AR。AR是最小单位的研发需求，不能继续分解。仅规划和实现状态的原始需求支持分解。前提条件已创建项目。已创建原始需求。操作步骤在原始需求列表中，单击需要分解需求所在行的图标，弹出“分解子需求”窗口。填写子需求的信息。单击图标，可以展开及配置更多信息，参数的填写具体可参见...
- 多通道信号分析(MUSIA)软件，包含多种信号数据文件(如EDF)读写，信号波形显示、浏览与测量，信号中波峰与事件标注，信号处理与分析，医学信号处理与分析，信号特征参数提取等极为丰富的功能，具有可视化人机交互特点，是多通道随机信号分析与信息挖掘的有力工具。 多通道信号分析(MUSIA)软件，包含多种信号数据文件(如EDF)读写，信号波形显示、浏览与测量，信号中波峰与事件标注，信号处理与分析，医学信号处理与分析，信号特征参数提取等极为丰富的功能，具有可视化人机交互特点，是多通道随机信号分析与信息挖掘的有力工具。
- 文章目录 简介代码复现sklearn库调用 简介 K近邻（K Nearest Neighbors，KNN）算法是最简单的分类算法之一，也就是根据现有训练数据判断输入样本是属于哪一个类别... 文章目录 简介代码复现sklearn库调用 简介 K近邻（K Nearest Neighbors，KNN）算法是最简单的分类算法之一，也就是根据现有训练数据判断输入样本是属于哪一个类别...
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- 深度神经网络的过采样和欠采样：客户流失分类模型 文章目录 一、不平衡数据的查看于处理 1.1 读取数据 1.2 查看类... 深度神经网络的过采样和欠采样：客户流失分类模型 文章目录 一、不平衡数据的查看于处理 1.1 读取数据 1.2 查看类...
- 前言 之前在看Swin Transformer的时候，发现该算法在目标检测、实例分割等各种视觉任务上屠榜，于是想来实践测试一下。 官方地址：https://github.com/SwinTransfo... 前言 之前在看Swin Transformer的时候，发现该算法在目标检测、实例分割等各种视觉任务上屠榜，于是想来实践测试一下。 官方地址：https://github.com/SwinTransfo...
- 一、GRNN模型 GRNN是一种非线性回归的前馈式神经网络。通常是由输入层、模式层、求和层和输出层构成。GRNN算法在运算速度与学习能力上比径向基函数神经网络(radial basis function... 一、GRNN模型 GRNN是一种非线性回归的前馈式神经网络。通常是由输入层、模式层、求和层和输出层构成。GRNN算法在运算速度与学习能力上比径向基函数神经网络(radial basis function...
- 一、文化算法及BP神经网络简介 1 文化粒子群算法原理 本文提出的文化粒子群算法采用文化算法的双层演化结构。[4]算法包含两个进化空间, 一个是由具体个体组成的群体空间;另一个是由在进化过程中获取的经验... 一、文化算法及BP神经网络简介 1 文化粒子群算法原理 本文提出的文化粒子群算法采用文化算法的双层演化结构。[4]算法包含两个进化空间, 一个是由具体个体组成的群体空间;另一个是由在进化过程中获取的经验...
- PERSIANN-CDR：使用人工神经网络-气候数据记录从遥感信息中估计降水量 PERSIANN-CDR 是一个从 1983 年 1 月 1 日至今的每日准全球降水产品。该数据每季度生成一次，通常滞后三个月。该产品由加州大学欧文分校水文气象和遥感中心 (UC-IRVINE/CHRS) 使用源自合并 ISCCP B1 IR ... PERSIANN-CDR：使用人工神经网络-气候数据记录从遥感信息中估计降水量 PERSIANN-CDR 是一个从 1983 年 1 月 1 日至今的每日准全球降水产品。该数据每季度生成一次，通常滞后三个月。该产品由加州大学欧文分校水文气象和遥感中心 (UC-IRVINE/CHRS) 使用源自合并 ISCCP B1 IR ...
- 一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【ELM分类】基于matlab遗传算法优化ELM神经网络数据分类【含Matlab源码 2138期】 点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。 ... 一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【ELM分类】基于matlab遗传算法优化ELM神经网络数据分类【含Matlab源码 2138期】 点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。 ...
- 通常，在面临三项选择时，比如功能、效率和低成本-如强大、高效和低成本，实际上可供您选择的只有一到两项。机器学习（ML）开发者在开发移动神经网络时，对于模型的要求一般是小而快，并且功耗低，因此，并不总能奢望选出一两个最优先的目标。 AIMET 技术指南正在上传…重新上传取消https://arxiv.org/abs/2201.084... 通常，在面临三项选择时，比如功能、效率和低成本-如强大、高效和低成本，实际上可供您选择的只有一到两项。机器学习（ML）开发者在开发移动神经网络时，对于模型的要求一般是小而快，并且功耗低，因此，并不总能奢望选出一两个最优先的目标。 AIMET 技术指南正在上传…重新上传取消https://arxiv.org/abs/2201.084...
- 一、 D-S证据理论及解释 证据理论由Dempster在1967年最初提出,并由他的学生Shafer改进推广使之成为符合有限离散领域中推理的形式,因此称为D-S理论。证据理论讨论一个“辨识框架”(Fra... 一、 D-S证据理论及解释 证据理论由Dempster在1967年最初提出,并由他的学生Shafer改进推广使之成为符合有限离散领域中推理的形式,因此称为D-S理论。证据理论讨论一个“辨识框架”(Fra...
- 本文介绍由亚马逊的研究团队推出的应用于生命科学的图神经网络指南《Graph Neural Networks in Life Sciences: Opportunities and Solutions》，这个工作发表在2022年数据挖掘顶会KDD上。图结构数据在生命科学以及医疗场景无处不在，最近很多研究把原来依赖于描述性数据分析的问... 本文介绍由亚马逊的研究团队推出的应用于生命科学的图神经网络指南《Graph Neural Networks in Life Sciences: Opportunities and Solutions》，这个工作发表在2022年数据挖掘顶会KDD上。图结构数据在生命科学以及医疗场景无处不在，最近很多研究把原来依赖于描述性数据分析的问...
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