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基于MATLAB口罩识别[未戴预警，GUI界面框架]

【语音识别】基于BP神经网络的语音情感识别matlab源码.md

β-CD与D/L-苯丙氨酸超分子手性识别作用研究，张海容，张婧，荧光法研究了β-环糊精（β-CD）与D-苯丙氨酸/L-苯丙氨酸的在三酸缓冲溶液（pH=6.80）形成超分子体系的性质，并用Hildebrand-Benesi双倒数法�

本文讨论了在α稳定噪声条件下的调制分类。 我们的目标是在这种情况下将正交频分复用（OFDM）调制类型与单载波线性数字（SCLD）调制区分开。 基于本文提出的有关这些信号在α稳定噪声中的广义循环平稳性的新结果，我们构造了新的调制分类特征，而没有载波频率和接收信号的时序偏移的任何先验信息，并使用支持向量机（SVM）作为分类器，以区分OFDM和SCLD。 仿真结果表明，当混合信噪比（MSNR）达到？1 dB时，该算法的识别精度可以达到95％。

1.项目基于机器学习和语义识别技术，让机器人理解文本并进行合适的答复。通过使用语音与其交流，实现智能问答、智能音箱及智能机器宠物。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、ChatterBot 环境。 Python 3.6 及以上配置。基于 chatterbot 0.8.7 开发，打开 cmd 进入 python 所在的磁盘，输入：pip install –ignore-installed –upgrade chatterbot0.8.7 等待安装即可。 3.项目包括 6 个模块：模型构建、服务器端、客户端、语音录入、接口调用、模型训练及保存。需进入百度云官网：https://ai.baidu.com/，进入我的控制台，打开百度语音进入语音应用管理界面，创建一个新的应用，并记录 APPID、API Key 和 Secret Key 三个值；聊天窗口的 GUI 界面，包括当前用户显示、信息输入框、语音输入按钮、发送和关闭按钮等各种控件并绑定发送消息、输入消息等事件。模型训练这块，可以直接使用项目中训练的模型，也可以根据自己需求替换成其他模型，如使用ChatGPT等通用大语言模型

Python构建快速高效的中文文字识别OCR

复制到$HOME/.vim目录下，解压。需要说明的是，好像只能放在这个目录下，我用的是Opensuse10.2版本，root帐号，在root目录下不存在这个目录，以前配置vim时，都是在etc中进行编辑vimrc，这次如法炮制，把文件复制到/usr/share/vim/vim70中解压，发现所有的快捷键都不起作用。因此就创建了该目录，并把cvim.zip复制过来，进行解压。 需要打开filetype的plugin开关，否则不起作用。我就是由于没有打开，发现快捷键一直都不起作用！我参考readme说明，在命令模式下，手动打开：filetype plugin on，尝试不行。后来仔细阅读readme，发现需要写入.vimrc文件。

识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能 （一）选择人脸图片识别 （二）人脸视频识别效果展示 （三）摄像头检测效果展示 深度学习：主要在人脸识别部分：人脸检测、人脸对齐、人脸表示均采用机器学习算法， 特征表示部分【基于ResNet深度卷积神经网络】实现 系统实现了集识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能：包括通过选择人脸图片、视频、摄像头进行已录入人脸的实时识别；可通过图片和摄像头检测人脸并录入新的人脸；通过系统管理和更新人脸数据等功能，检测速度快、识别精度较高。

数字图像与处理车牌号码识别系统源代码；数字图像与处理车牌号码识别系统源代码