软件开发过程质量评价方法,李硕,,配置管理是软件开发过程中软件产品演化的重要质量保证活动,可以量化分析软件系统的演化,对提高软件产品质量和生产率有重要的作
2022-12-31 23:14:29 344KB 软件配置管理
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摘要:摘要:采用无线传感器网络技术和基于ARM+Linux的嵌入式系统架构,设计了一款室内空气质量监测系统,能对甲醛、PM2.5等空气品质因子进行现场数据采集,
2022-12-30 15:38:49 313KB 多传感器
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包含葡萄酒数据集的相关文件
2022-12-29 21:51:16 306KB 机器学习 大数据
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乳房x光质量分析程序,一个桌面乳腺癌检测应用程序,接受dicom文件。这是一个免费的桌面计算机辅助诊断(CAD)工具,使用计算机视觉来检测和定位全域数字乳房x线照片上的肿块。这是一个在桌面上运行的烧瓶应用程序。在内部,有两个Yolov5L集成模型,它们是在vdr - mammo数据集上训练的。该模型集合的验证精度为0.65,验证召回率为0.63。
2022-12-29 11:28:30 198.21MB 乳房 x光 分析 程序
主要内容:以上是实现空气质量与天气预测的数据集 适合人群:深度学习初学者 大家可以看深度学习实战6的案例,利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态,PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”,PM2.5日均值越小,空气质量越好.
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Abstract The style-based GAN architecture (StyleGAN) yields state-of-the-art results in data-driven unconditional generative image modeling. We expose and analyze several of its characteristic artifacts, and propose changes in both model architecture and training methods to address them. In particular, we redesign generator normalization, revisit progressive growing, and regularize the generator to encourage good conditioning in the mapping from latent vectors to images. In addition to improving image quality, this path length regularizer yields the additional benefit that the generator becomes significantly easier to invert. This makes it possible to reliably detect if an image is generated by a particular network. We furthermore visualize how well the generator utilizes its output resolution, and identify a capacity problem, motivating us to train larger models for additional quality improvements. Overall, our improved model rede- fines the state of the art in unconditional image modeling, both in terms of existing distribution quality metrics as well as perceived image quality.
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适合再次领域内研究的初学者,内含数据集和算法
2022-12-23 11:26:23 5.63MB 深度学习 机器学习
薯片质量检测数据集,分为无缺陷和有缺陷2个文件夹,共900多张薯片图片 薯片质量检测数据集,分为无缺陷和有缺陷2个文件夹,共900多张薯片图片 薯片质量检测数据集,分为无缺陷和有缺陷2个文件夹,共900多张薯片图片
2022-12-22 18:31:21 940.5MB 薯片 质量 检测 数据集
制程质量管理系统项目报告
2022-12-22 18:22:02 1.92MB 文档资料
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医学实验室室内质量控制信息系统的研发.pdf
2022-12-22 18:21:50 5.97MB 文档资料
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