阿尔茨海默相关基因的生物信息学分析,李长征,王慧,目的 用生物信息学方法探讨阿尔茨海默的发相关基因,为阿尔茨海默的基础研究和临床治疗提供新思路。 方法 从基因芯片公共数
2021-12-09 10:25:12 287KB 首发论文
1
2017年媒生物控制工作方案.pdf
2021-12-04 09:00:03 187KB
实时三维超声心动图和组织多普勒评价扩张型心肌左心室舒张同步性借鉴.pdf
2021-12-01 15:05:00 17KB
经皮肾镜超声碎石取石术(2020年日间手术种手术操作规范).docx
2021-11-28 18:01:49 32KB
信息安全 恶意代码 毒源代码 网络安全;信息安全恶意代码毒源代码分析
2021-11-27 11:35:50 3.09MB 信息安全 恶意代码病 毒源代码
1
植物害检测仪 由和创建 我在中的 在经过预处理的数据集上训练模型,可以在下载。 本地设置 当地的: 建议在虚拟环境中设置项目,以保持依赖关系分离。 激活您的虚拟环境。 通过运行pip install -r requirements.txt安装依赖项。 通过运行python app/server.py serve启动服务器。 访问进行探索和测试。 码头工人: 确保Docker已安装在您的本地计算机中。 了解如何安装Docker 。 苹果电脑: $ git clone https://github.com/imskr/Plant_Disease_Detection.git $ cd Plant_Disease_Detection $ docker build -t fastai-v3 . $ docker run --rm -it -p 8080:8080 fastai-v3
2021-11-26 11:47:25 88.29MB cnn pytorch machinelearning deeplearning
1
独活对阿尔茨海默模型大鼠学习记忆能力的影响.pdf
2021-11-25 14:00:13 925KB
检测 使用预先训练的深度学习架构(即VGG16网络),通过PlantVillage数据集中的图像对农作物害进行分类。 该模型是通过回调实现的-提前停止,降低高原学习率和模型检查点。 对于VGG16 net,使用70295张图像的分类精度约为95%。 通过修改图像数量,设置各种批处理大小以及更改权重和偏差学习率来评估模型的性能。 图像数量极大地影响了模型的性能。 在至少95%的时间正确识别出农作物害的情况下,我们可以渴望帮助我们的农民及早发现农作物感染。 这将帮助他们计划比他们之前遵循的技术更有效的耕作技术。 模型的架构图 图形用户界面 运行代码 开放式终端和 步骤1:python3 PRED_API.py 步骤2:CD前端 步骤3:npm i 第4步:启动npm,这将启动基于React的前端 保存的权重存储在best-model.h5中 Model.ipynb具有模型
2021-11-25 12:16:09 126.79MB JavaScript
1
从疝气症预测马的死亡率 数据
2021-11-21 14:22:02 7KB 数据集
1