人和动物的体表面积计算法、不同种类动物之间药物剂量换算法.doc

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matlab代码左移PRED_PREY_SIM_FD1D 一维模拟食肉动物与猎物的互动 PRED_PREY_SIM是一个简单的MATLAB例程集合，使用有限元/差分方法来模拟非线性React扩散系统建模的捕食者与被捕食相互作用的动力学。 一维和二维中的代码集合分别称为FD1D和FD2D。 FD1D是MATLAB例程的集合，该例程使用有限元/差分方法在1个空间维度和时间（PRED_PREY_SIM的一部分）中实现食肉动物与猎物相互作用的动力学。 MATLAB代码大部分是自解释性的，变量和参数的名称与在下面引用的论文中描述的有限元/差分方法中使用的符号相对应。 可通过下面的链接免费获得MATLAB代码的副本。 该代码在求解线性系统时采用了MATLAB的稀疏矩阵工具，在矩阵存储和计算时间上均具有优势。 代码经过矢量化处理，以最大程度减少“ for循环”和有条件的“ if-then-else”语句的数量，这再次有助于加快计算速度。 代码中只有一个“ for-loop”语句，没有“ if-then-else”语句。 线性系统使用MATLAB的内置函数lu.m求解。 我们注意到纯C或FORTRAN

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基于yolo5的目标检测人物动物识别，有代码，有数据，可以直接运行

动物识别 数据来源：dphi 训练模型以识别5类动物 培训：6558张图像，验证：1638张图像，测试：901张图像 使用ImageDataGenerator进行图像增强，调整大小和规范化 使用Accuracy作为度量标准，并使用categorical_crossentropy作为损失函数 训练了几种不同的模型 楷模 描述 准确性 笔记 型号1：MLP 4层密集，图片尺寸[256x256]，优化程序=亚当 40％ 对于MLP来说还不错 型号2：MLP 具有2层滤除功能的5层密集模式，尝试了[256x256]和[100x100]，优化程序尝试了adam和sgd 停留在23％ MLP无法解决此问题 型号3：CNN 5层CNN + Maxpooling +辍学+密集，[256x256]，优化程序=“ adam” 停留在23％ 不确定CNN的成效不佳，当地最低收益吗？ 型号4：

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