课程分享——面向医学领域的深度学习项目实战，完整版20章，附源码、课件等。
课程内容主要包括：
1.深度学习经典算法解读（包括分类，检测，识别，分割，命名实体识别，知识图谱等经典算法）；
2.基于医疗数据集的项目实战（包括数据处理，网络架构分析，源码解读等）；
3.实际应用场景效果分析与应用实例。整体风格通俗易懂，提供课程所需全部内容。
课程概述
面向医学领域的深度学习实战课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习核心算法及其在医疗领域应用实例。
2022-06-14 19:09:00
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在一个移动机器人的路径规划问题中，目标是找到一个最优的碰撞自由路径
将源代码发送到单个或多个目标。基于领域知识的遗传算法已被提出解决有单个和多个独立目标的路径规划问题。四个新的基于域知识的运算符，即“电路去除操作符”、“插入-删除操作符”、本文中引入了“细化算子”和“目标对齐算子”。其中四个操作符，前三个被用于具有单一目标的路径规划问题，而所有这四个算子已被用于具有多个独立目标的路径规划问题。所提出的方法已被部署在几个不同大小的模拟环境中。从实验结果表明，基于领域知识的算子增强了计算性能传统遗传算法的能力。我们提出的移动机器人的路径规划方法单一目标的问题优于先前提出的基于进化算法方法。
2022-06-11 09:09:39
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