参考我的第一篇文章

面向助老行为识别的三维卷积神经网络设计.pdf

基于颜色和BP神经网络的车牌定位和识别系统（程序，设计说明文档，ppt，供参考学习，严禁无脑copy） 第一章 引言 1.1车牌识别的研究意义 1.2车牌识别系统现状 1.3 车牌识别系统研究内容 1. 4 章节安排 第二章 基于颜色和BP神经网络的车牌定位 2.1 彩色图像显示 2.2 色彩空间RGB到Cr Cb的转换 2.3 BP神经网络原理 2.4基于Cr Cb的神经网络车牌定位 第三章 车牌字符定位与字符分割 3.1 图像投影技术 3.2 基于图像投影技术的车牌字符定位与分割技术 第四章 基于颜色和BP神经网络的字符识别 4.1 车牌字符库的建立 4.2 基于BP神经网络的字符识别 第五章 结论 参考资料 致 谢

1、Inverse design of 3d molecular structures with conditional generative neural networks（2022论文阅读） 2、包含论文、suppliement information、组会整的英文ppt，论文笔记

讲解迁移学习的各种知识，中文版

TheWebConf是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，由国际万维网会议委员会（IW3C2）和主办地地方团队合作组织，每年召开一次，今年是第31届会议。本年度论文录用率为17.7%，TheWebConf即将召开，来自弗吉亚理工和亚马逊等学者的《双曲神经网络》教程，值得关注！

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从谷歌搬运来的，非常好用绘制神经网络结构

项目的主要目标是使用深度学习和机器学习算法识别超速车辆。从视频中采集一系列图像后，使用Haar级联分类器检测卡车。分类器的模型使用大量正反图像进行训练，生成一个XML文件。然后跟踪车辆，并根据其各自的位置、ppm（每米像素数）和fps（每秒帧数）估计其速度。现在，已识别卡车的裁剪图像被发送用于车牌检测。CCA（连通成分分析）有助于车牌检测和字符分割。SVC模型使用字符图像（20X20）进行训练，为了提高精度，还进行了4次交叉验证（机器学习）。该模型有助于识别分割字符。识别后，计算出的卡车速度与车牌号一起输入excel表格。这些卡车还分配了一些ID，以生成一个系统化的数据库。

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