为了提高脉搏波识别的准确率，提出改进的深度融合神经网络MIRNet2.首先，经过主波提取、划分周期和制作hdf5数据集等，获得Caffe可处理的数据集.其次，提出由Inception模块和残差模块构成的融合网络Inception-ResNet （IRNet），包含IRNet1、IRNet2和IRNet3.在此基础上，改进Inception模块、残差模块和池化模块，构造Modified Inception-ResNet （MIRNet），包含MIRNet1和MIRNet2.与本文其它神经网络相比，MIRNet2的分类性能最好，特异性、灵敏度和准确率分别达到87.85%、88.05%和87.84%，参数量和运算量也少于IRNet3.

前段时间学习和了解了下Google的开源C++单元测试框架Google Test，简称gtest，非常的不错。 我们原来使用的是自己实现的一套单元测试框架，在使用过程中，发现越来越多使用不便之处，而这样不便之处，gtest恰恰很好的解决了。 其实gtest本身的实现并不复杂，我们完全可以模仿gtest，不断的完善我们的测试框架， 但最后我们还是决定使用gtest取代掉原来的自己的测试框架，原因是： 1.不断完善我们的测试框架之后就会发觉相当于把gtest重新做了一遍，虽然轮子造的很爽，但是不是必要的。 2.使用gtest可以免去维护测试框架的麻烦，让我们有更多精力投入到案例设计上。 3.gtest提高了非常完善的功能，并且简单易用，极大的提高了编写测试案例的效率。

在搜索引擎结果中同时显示ChatGPT的回答 在搜索引擎结果中同时显示ChatGPT的回答 功能点: * 支持所有主流的搜索引擎 * 支持OpenAI官方API * 从插件弹窗里快速使用ChatGPT * 支持Markdown渲染 * 支持代码高亮 * 支持深色模式 * 可自定义ChatGPT触发模式

这篇文档主要用来详细的说明谷歌地图调用的各种参数

这是用qt/C++做的集成google拼音中文输入法演示demo，google拼音源码来自qt5.9.1中qtvirtualkeyboard模块。

Google Map Key申请具体的步骤，图文并茂

我们设计并实现了Google GFS文件系统，一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高性能的服务

翻译API 简单的Java库，无需使用API​​ KEY就可以使用Google Translate翻译文本 屏幕截图 下载 步骤1.将其添加到存储库末尾的root build.gradle中： allprojects { repositories { ... maven { url ' https://jitpack.io ' } } } 步骤2.添加依赖项 dependencies { implementation ' com.github.iammannan:TranslateAPI:1.1 ' } 完整代码-示例 TranslateAPI translateAPI = new TranslateAPI ( Language . AUTO_DETECT , // Source Language Language . TAMIL , // Target

谷歌插件Merlin安装包，安装crx格式的插件文件

正确导入路测数据到Google Earth , MapInfo 豆丁上的地址是 http://www.docin.com/p-217008986.html