Kaggle 癫痫检测挑战 解决方案。 卷积神经网络以一种糟糕的方式应用于原始 EEG 数据:来自不同通道的特征仅在隐藏层中组合。 描述了更好的解决方案。
2023-03-11 19:33:27 57KB Python
1
没有完善的客服平台系统是影响企业竞争力的重要因素,特别是对中小型企业的影响最大,目前,国内普遍存在的客服系统流程定义麻烦,且费用颇高。这一现象是制约中小型企业发展的瓶颈,基于这一现状。博视创作小组结合现在先进的Browse工作流技术,在专家的指导之下,通过潜心研究,自主创新,应用可以传递对象的工作流技术解决了客服系统定义流程麻烦的瓶颈问题,且系统构成简单,费用大大降低。
2023-03-09 15:43:46 5.18MB 全国大学生挑战杯 金奖作品 下载
1
基于多尺度变换的像素级图像融合是计算机视觉领域的研究热点,广泛应用于医学图像处理等领域。本文对多尺度变换的像素级图像融合进行综述,阐述多尺度变换图像融合的基本原理和框架。在多尺度分解方面,以时间为序梳理了塔式分解、小波变换和多尺度几何分析方法的发展历程。
2023-03-08 13:39:40 6.8MB 像素级图像融合
1
挑战杯材料制作指南,PPT,仅作参考。 挑战杯材料制作指南,PPT,仅作参考。 挑战杯材料制作指南,PPT,仅作参考。
2023-03-07 21:55:25 349KB 挑战
1
物联网(IoT)是信息和通信技术行业(ICT)中的下一个重要事物。 物联网能够将小规模的系统连接到大规模的系统。 这些数十亿台设备一起构成了庞大的设备网络,我们将其称为物联网。 随着技术的最新发展,观察到物联网设备数量的巨大增长,这也增加了对能源的需求。 这就产生了低功耗物联网的需求。 绿色物联网。 本文概述了物联网,物联网的元素和物联网的应用。 此外,还讨论了绿色物联网,绿色物联网技术和绿色物联网应用。 最后,讨论了挑战
2023-03-02 17:05:38 751KB Internet of Things (IoT)
1
Cloudflare挑战求解器 端口。 用法 package main import ( "github.com/cardigann/go-cloudflare-scraper" ) func main () { scraper , err := scraper . NewTransport ( http . DefaultTransport ) if err != nil { log . Fatal ( err ) } c := http. Client { Transport : scraper } res , err := c . Get ( ts . URL ) if err != nil { log . Fatal ( err ) } body , err = ioutil . ReadAll ( res . Body ) res . Body
2023-03-02 06:31:29 168KB Go
1
卫星网络发展到今天,技术日益成熟、国际标准逐渐完善、市场蓬勃发展,但当前卫星网络的高延时弯管架构、不具备标准的星上IP功能以及缺乏兼容性与扩展性等局限性,导致其不能像地面Internet一样高速而迅猛地发展。下一代卫星网络只有利用成熟的IP 技术组建IP 卫星网络和地面Internet无缝对接,才能突破卫星网络发展的瓶颈,满足用户廉价和方便的服务需求。本文在总结当前卫星网络局限性的基础上,探讨了下一代卫星网络IP 化的必然性、架构及优势,并阐述了下一代卫星网络面临的挑战及机遇。
2023-03-01 19:12:25 909KB 下一代卫星网络 IP技术 挑战 机遇
1
当前传统审计范式下的审计行为存在的固有缺陷导致审计行业“黑天鹅事件”时有发生,作为一项新技术,区块链以其独特的优势引起了社会各界的广泛关注,并在审计行业进行了诸多应用和探索,助推了审计行业的颠覆性变革,有助于实现审计工作的创新。本文首先从区块链内涵出发,阐述传统审计工作存在的主要问题。接着,分析了区块链技术引进审计行业所产生的积极影响,并详细探讨了区块链技术在审计行业推动过程中面临的挑战,最后提出了进一步推进“区块链+审计”模式的创新途径。
2023-02-23 16:12:35 213KB 区块链 审计
1
团队规模较大,最小团队为80人,最大一个产品团队500+需求经常发生变更快速发布到市场我们面临的内外部压力快速实现和发布需求快速响应需求的变化流程执行周期长,活
2023-02-16 12:12:21 1.96MB
1
VisDrone2018 说明:后续可能不更新了。 Tips: this repo will not be updated. Baseline: Name maxDets Result Average Precision (AP) @( IoU=0.50:0.95) maxDets=500 15.8738%. Average Precision (AP) @( IoU=0.50 ) maxDets=500 21.7822%. Average Precision (AP) @( IoU=0.75 ) maxDets=500 17.1753%. Average Recall (AR) @( IoU=0.50:0.95) maxDets= 1 0.83255%. Average Recall (AR) @( IoU=0.50:0.95) maxDets=
2023-02-13 15:40:23 7.41MB faster-rcnn eccv-2018 visdrone Python
1