经典统计信号处理教材

使用OpenCV.js的视频处理演示 该演示包含通过OpenCV将视频流实时转换为灰度的简单视频处理示例。 camera.html使用来自摄像头设备的视频流 video.html使用从文件加载的视频 该演示中使用的视频是。

DSP; Introduction to singla proessing; tutorial

DSP: Introduction to singal processing

存在严重病变时在CT中自动进行肺分割 该软件包提供了用于肺分割的训练有素的U-net模型。 目前，有四个模型可用： U-net（R231）：该模型在覆盖范围广泛的视觉变异性的庞大而多样的数据集上进行了训练。 该模型对单个切片进行分割，分别提取左，右肺，气袋，肿瘤和积液。 气管将不包括在肺分割中。 U-net（LTRCLobes）：该模型是在数据集的子集上训练的。 该模型对单个肺叶进行分割，但是当存在密集的病理或每个切片都不可见裂痕时，其性能有限。 U-net（LTRCLobes_R231）：这将运行R231和LTRCLobes模型并融合结果。 来自LTRCLobe的假阴性将由R231预测填充，并映射到邻居标签。 LTRCLobe的误报将被删除。 融合过程的计算量很大，视数据和结果而定，每卷可能要花费几分钟。 两种模型的应用实例。 左： U-net（R231），将区分左肺和右肺，并包括非常密集的区域，例如积液（第三排），肿瘤或严重纤维化（第四排）。 右： U-net（LTRLobes）将区分肺叶，但不包括非常密集的区域。 LTRCLobes_R231将融合LTRCLobe和R2

热敏打印机 该项目在打印模块周围实现了由控制的热敏打印机。 打印模块使用 2 英寸（58 毫米）热敏纸，水平分辨率为 96 点。该项目包括一个 6x8 点字体，可让您每行打印 32 个字符。 原型 您还可以观看的。 示意图 使用 1.6 绘制： - 步进电机的电源和控制部分。 - 电源； 热敏头的电源和控制部分； 与Arduino和Panasonic模块的连接； 按钮和 LED。 固件 对于 Arduino 0018： - 打印模块的端口和机械特性的定义。 - 字体定义。 Sketch / DTP / DTP.pde - 固件源代码。 打印模块机制 每个打印点，垂直或水平，对应于相应电机的两步。 以电机步数表示的打印模块的限制是： 3 5 68

NLP领域经典《自然语言处理综论》英文版第三版更新，与之前的版本相比，重写了5、6、7、8、17、18、19、23、24、25章节的大部分内容和并新增了第9章节“递归神经网络中的序列处理（Sequence Processing with Recurrent Networks）”的草稿；调整了神经网络及其训练的教学顺序，从逻辑回归开始，到（词）嵌入，前馈网络以及递归神经网络；新增或者加大了BPE处理、tf-idf、柱搜索解码、隐马尔可夫模型、词典推理、阅读理解、自动问答等内容；一些旧的章节被移到附录。

图8.8 绘图对话框 当点击Start按钮时，遗传算法工具显示每一代适应度函数的最佳值和平均值的绘制图 形。当算法停止时，所出现的图形如图8.9所示。 图8.9 各代适应度函数的最佳值和平均值 在每一代中，图的底部的点表示最佳适应度值，而其上的点表示平均适应度值。图的顶 部还显示出当前一代的最佳值 0.0067796 和平均值 0.014788。 为了得到最佳适应度值减少到多少为更好的直观图形，我们可以将图中 y 轴的刻度改 最佳值 0.0067796 平均值 0.014788

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