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使用 CNN-MLP 的音频分类 使用深度学习（CNN、MLP）的多类音频分类 引文 如果你觉得这个项目有帮助，请引用如下： @software{vishal_sharma_2020_3988690, author = {Vishal Sharma}, title = {{vishalshar/Audio-Classification-using-CNN-MLP: first release}}, month = Aug, year = 2020, publisher = {Zenodo}, version = {v1.0.0}, doi = {10.5281/zenodo.3988690}, url = {

基于朴素贝叶斯的分类方法研究 课程设计 毕业设计

KNOX基因家族编码在植物发育和生理过程中具有多种功能的转录调节因子。 在这项研究中，对白杨（Populustrichocarpa）和水稻（Oryza sativa L. ssp。japonica）的KNOX基因进行了全基因组比较分析。 通过综合计算分析，考虑到基因结构，系统发育和保守基序，分别在杨树和水稻中鉴定出15和13个KNOX基因。 将这些KNOX基因进一步分为3组。 杨树基因POPTR_0012s04040和水稻基因LOC_Os03g47042和LOC_Os03g47022与KNATM一起被归类为一组新的无同源框域的KNOX基因，它们在植物发育和多能性中发挥着潜在的作用。 单子叶植物（大米）中KNATM同源物的鉴定为在KNOX系统发育中提出将MENOX基因与HOMEOBOX基因进行古老改组提供了有力支持。 利用亚细胞定位信息，GO（基因本体论）和表达谱分析，提出了水稻和杨树中的KNOX基因的功能与拟南芥中的成员相似。 我们的观察结果可能为将来水稻和杨树中KNOX基因的功能分析奠定基础，从而揭示它们在细胞多能性中的生物学作用。

matlab开发-BlobDetectionForBloodflowEstimate（BlobDetectionForBloodflowEstimate）。荧光微球检测算法

针对传统的过采样算法在增加样本的同时可能使决策域变小和噪声点增加的问题进行了研究，提出了一种基于错分的混合采样算法。该算法是以SVM为元分类器，AdaBoost算法进行迭代，对每次错分的样本点根据其空间近邻关系，采取一种改进的混合采样策略：对噪声样本直接删除；对危险样本约除其近邻中的正类样本；对安全样本则采用SMOTE算法合成新样本并加入到新的训练集中重新训练学习。在实际数据集上进行实验，并与SMOTE-SVM和AdaBoost-SVM-OBMS算法进行比较，实验结果表明该算法能够有效地提高负类的分类准确率。

离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价matlab代码

国家转换器 国家/地区转换器（coco）是一个Python软件包，用于在不同类别之间和不同命名版本之间转换和匹配国家/地区名称。 在内部，它使用正则表达式匹配国家/地区名称。 Coco还可以用于在不同分类方案之间建立聚合一致性矩阵。 目录 建立国家汇总的一致性 分类方案 数据来源和进一步阅读 沟通，问题，错误和增强 贡献 相关软件 引用国家转换器 致谢 动机 迄今为止，在（元）数据描述中还没有关于如何命名或指定各个国家的单一标准。 尽管某些数据源遵循ISO 3166，但该标准除数字分类外还定义了两个字母和三个字母的代码。 为了使问题进一步复杂化，许多数据库没有使用现有标准之一，而是使用未标准化的国家/地区名称对国家/地区进行分类。 国家/地区转换器（coco）可自动执行来自不同标准和版本的国家/地区名称的转换。 在内部，coco是基于一个表格的，该表格指定了每个国家/地区不同的IS

matlab开发-InterleavedBuckConverter。交错降压变换器具有低开关损耗和提高的降压变换比。