政务AI机器人智能问答数据集。用于训练政务机器人参考。 政务AI机器人智能问答数据集。用于训练政务机器人参考。 政务AI机器人智能问答数据集。用于训练政务机器人参考。 政务AI机器人智能问答数据集。用于训练政务机器人参考。 政务AI机器人智能问答数据集。用于训练政务机器人参考。

yolo实现语义分割（cityscapes数据集）附源码 语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之⼀。从宏观上看，语义分割是⼀项⾼层次的任务，为实现场景的完整理解铺平了道路

YOLOv5框架，将源码进行封装，并利用pyqt实现了训练+检测2个部分的界面功能。训练部分，从图片爬虫下载、数据标注、数据集配置到最后的训练；检测部分，从检测参数设置（支持实时设置置信度和IOU等）、数据选择（支持图片、视频和多种摄像头）到结果显示。全部实现界面开发和多线程调度处理。

RAF-DB数据集太大，分为上下两部分上传！

CAMUS-Human Heart Data（401-500）

CAMUS-Human Heart Data（301-400）

CAMUS-Human Heart Data（201-300）

CAMUS-Human Heart Data（101-200）

内容概要： 这份资源提供了ADNI（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）数据集的详细下载信息，包括下载地址和相关资源。ADNI是一个旨在研究老年痴呆症的国际性合作项目，其中包含了丰富的神经影像、临床和遗传数据，可用于医学研究和数据科学项目 适用人群： 本资源适用于医学研究人员、数据科学家、神经影像分析师和对老年痴呆症进行研究的学者。如果你对神经科学、医学影像学、机器学习或生物统计学感兴趣，这个资源将对你有所帮助 能学到什么： 通过ADNI数据集，你可以学到如何处理和分析大规模的医学和神经影像数据。你可以研究不同老年痴呆症类型之间的差异，探索早期诊断方法，以及开展与认知功能退化相关的研究。这些数据还可用于开发机器学习模型以提前预测老年痴呆症 阅读建议： 下载ADNI数据集之前，建议详细了解ADNI项目和数据使用协议。此外，学者和研究人员可以探索数据集的不同部分，包括临床、影像和遗传数据。建议参考项目文档和相关研究，以更好地理解如何使用这些数据进行医学研究。如果你是数据科学家，可以考虑将这些数据用于机器学习项目，以推进老年痴呆症研究

【资源说明】 基于python+mitbih数据集实现的心律失常分类源码.zip 基于python+mitbih数据集实现的心律失常分类源码.zip 基于python+mitbih数据集实现的心律失常分类源码.zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！