1. 熵的定义和公式 2. 半词法的分词方法概述 3. 句法分析的任务和意义 4. 依存关系分析简述 5. 自动问答系统和搜索引擎区别 6. 信息检索+信息抽取

针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题，提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法。该方法采用来自手写云平台上的大数据来训练模型，基于频度统计生成相似子集，进一步提高识别率。实验表明，相对于传统的基于梯度特征的支持向量机和最近邻分类器方法，该方法的识别率有一定的提高。

ext-4.0.0-gpl.zip EXT4.0共二卷 ext-4.0.0-gpl.zip EXT4.0第二卷

ZZ-2022001 蔬菜嫁接赛项 中职赛项 适合中职比赛选手和学生练习

深度学习算法改进(GAM注意力_STN模块_SE模块_ODConv动态卷积_FAN注意力模块实现源码+各改进说明) 1、引入了3D-permutation 与多层感知器的通道注意力和卷积空间注意力子模块 2、入了一个新的可学习模块--空间变换器，它明确地允许在网络中对数据进行空间操作。 3、重新校准通道特征反应来适应性地调整 通过明确地模拟通道之间的相互依存关系，自适应地重新校准通道的特征响应。 4、全维动态卷积（ODConv），一种更通用但更优雅的动态卷积设计 5、完全注意网络(FAN) ，它们通过结合注意通道处理设计来加强这种能力 该源码适合有一定深度学习算法基础的工程师下载学习借鉴！

易语言修改硬盘卷序列号源码系统结构:GetDiskInfo,GetSerial,ChangeNt,十六到十,GetVolumeInformation,CreateFile,CloseHandle,ReadFile,SetFilePointer,WriteFile, ======窗口程序集1 || ||------__启动窗口_创建完毕 ||

基于卷积神经网络图像风格迁移技术应用.docx

基于PLC的卷纸包装机成品运输系统二的研究与设计.docx

针对传统计算机辅助检测系统中肺结节检测存在大量假阳性的问题,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节识别方法。首先,将传统二维卷积神经网络扩展为三维卷积神经网络,充分挖掘肺结节的三维特征,增强特征的表达能力;其次,将密集连接网络与SENet相结合,在加强特征传递和复用的同时,通过特征重标定自适应学习特征权重;另外,引入focal loss作为网络的分类损失函数,提高对难样本的学习。在LUNA16数据集上的实验结果表明:与当前的主流深度学习算法相比,所提网络模型在平均每组CT图像中假阳个数为1和4时的检出率达到了0.911和0.934,CPM得分为0.891,优于大部分主流算法。

docker笔记，包括安装、命令、数据卷、Dockerfile、docker网络