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DL/T 596-2021 电力设备预防性试验规程

mscoco_labels.names是coco数据集的标签信息，可以根据自己类别进行修改。

时间序列分类的深度学习 这是发表在“时间序列分类的深度学习：评论”的配套资料库，该也可以在。 数据 该项目中使用的数据来自两个来源： ，其中包含85个单变量时间序列数据集。 ，其中包含13个多元时间序列数据集。 码 代码划分如下： python文件包含运行实验所需的代码。 文件夹包含必要的功能，以读取数据集并可视化绘图。 文件夹包含9个python文件，每个文件针对本文测试的每个深度神经网络。 要在一个数据集上运行模型，应发出以下命令： python3 main.py TSC Coffee fcn _itr_8 这意味着我们将在Coffee数据集的单变量UCR存档上启动模型（有

read_pbtxt_file.py文件，从json转换到.record文件的代码

食品分类 数据集：Food-11图片数据集 食物类型识别是对象识别最有用的应用之一，可以在我们生活的各个方面受到起诉，也可以帮助从事可食用物品的业务。该数据集包含16643个食物图像，分为11个主要食物类别。它分为三部分–评估，培训和验证，每一部分包含11类食物： • 面包 • 奶制品 • 甜点 • 蛋 • 油炸食物 • 肉 •面食 • 米 • 海鲜 • 汤 •蔬菜水果 这些食物类别构成了我们模型的类别 食物11图片类 型号汇总 食品分类模型使用ResNet对各种食品类型进行分类，例如面包，乳制品，汤，米饭等。该模型分别具有2个层，分别是256个神经元和128个神经元。该模型还包括2个Dropout值（分别为0.5和0.3）用于分类以及大约2500万个参数。对于15个时期，它提供了44％和39％的精度。 准确性 失利

OpcRcw.Comn.dll --- 包含对IConnectionPointContainer的包装。 OpcRcw.Da.dll ---.NET 对OPC COM 接口 定义的包装。

在海量大数据的帮助下，深度学习在许多领域都取得了显著的成功。但是，数据标签的质量是一个问题，因为在许多现实场景中缺乏高质量的标签。

国家电力行业标准之IEC104规约，中文文档。 IEC104规约把IEC101的应用服务数据单元（ASDU）用网络规约TCP/IP进行传输的标准，该标准为远动信息的网络传输提供了通信规约依据。采用104规约组合101规约的ASDU的方式后,可很好的保证规约的标准化和通信的可靠性。

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