如题，本资源包含了完整的训练代码和训练数据。更多详情可参考博客一：https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125051953 博客二：https://qianlingjun.blog.csdn.net/article/details/125064999 数据集部分是LIDC-IDRI的CT结节的数据集，其中供参考的是分叶征的完整数据集（如果需要良恶性、毛刺征等等，可以私信我补充）。代码部分还包括了数据生成的代码，这部分可以帮助你后续产生自己的训练数据集。

该程序为使用ThreeJs从零开始构建3D智能仓库的源码，因为在作者指定的程序位置下载太慢，故在此发布一份，方便大家学习

通过1 H和13 C NMR光谱表明，脂族和芳族醛的2-巯基苯甲酰-以线性和环状苯并-1,3,4-噻二氮杂形式的互变异构混合物形式存在于溶液中。 线性形式由（E，E'）-和（E，Z'）-构象异构体表示，相对于酰胺C–N键的位置不同。 在脂族醛衍生物的C ＝ N键处的烷基取代基的增加的体积降低了环状互变异构体的分数； 因此，链环互变异构平衡常数的对数与烷基取代基的ES空间常数相关。 在一系列芳香醛2-巯基苯甲酰肼中，线性互变异构体占主导地位，互变异构平衡常数KT的对数与芳香核中取代基的σ-常数相关。

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0 引言 　　双目立体视觉测量是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在计算机视觉系统中，双目立体视觉测量一般由双摄像机从不同的角度同时获取周围景物的两幅图像，或有单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体的三维几何模型，重建周围景物的三维形状与位置。 　　在双目立体视觉测量的许多应用中，可以在待测物体表面分布一些具有明显特征且易于识别的元素作为标记点，如圆、十字刻画线等。若给标记点加载的身份信息，即对标记点进行编码，对图像中标记点进行身份识别后，可以方便，可靠地实现多幅图像间标记点的对应匹配。 　　基于上述原理，在实验室自主研发并

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