基于深度学习的车牌号识别算法matlab实现，包含数据集以及源码

肺癌是一种世界性的高发疾病，死亡率更是居高不下。早发现，早治疗是提高肺癌的治愈率和延长患者生命周期的重要手段，而肺结节是肺癌早期的主要表现形式，因此，对肺结节的早期诊断分析是提高肺癌患者生存率的关键。利用计算机断层扫描技术（Computed Tomography, CT）筛查肺结节是目前通常采用的诊断方法。随着患者的日益增多，肺部 CT 数据也在呈指数级地增长，无疑给医师的人工筛查工作带来了巨大的挑战和负担，因此使用计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis, CAD）技术进行肺结节检测分割十分必要，能极大的提高医师的诊断效率并进一步提高肺癌诊断的准确率。 由于肺结节在尺寸、形状上的多变性以及与肺部血管等组织的相似性。在使用传统分割方法进行肺结节分割时，过于依赖医师的先验知识及主观判断，导致容易出现漏分割和过分割的情形。利用深度学习算法的分割过程不再需要人为选择特征，并且能够提取到更具体、更有辨识度的信息，将深度学习算法用于医学图像分割现已成为一个重要的研究方向。U-Net 网络因结构简单、泛化能力强，已广泛应用于医学图像处理领域。

内部含数据集、算法、预训练模型；下载即可直接运行。含详细的教程。

长文本摘要模型以词为单位的、包含预训练和Copy机制的“抽取-生成”式摘要模型

主要研究的是生成式聊天机器人，这种方式区别于检索式的聊天机器人，使得聊天机器人的迁移性与泛化性更佳。具有非常广阔的应用场景。本文首先对生成式聊天机器人领域主流框架进行实验，在此基础上加入attention注意力模型机制来提高生成效果，为了避免大量的无意义的安全回复，又采用强化学习评估对话的未来奖励，保证对话的自然流畅

资源包括：论文，代码以及数据！【均为原创】 实现多种对Cifar-10数据集的分类器，并比较其算法精度。要求基于PyTorch设计并实现以下三种分类器，并利用Cifar-10的测试集评估各分类器的性能：线性回归分类器；全连接人工神经网络分类器；卷积神经网络分类器。后两种分类器的超参数由自由选择，不要雷同。报告要求如下： 问题定义：Cifar-10数据集和分类问题的定义，对求解问题进行建模。 算法设计：介绍三种分类器的设计细节。 实验结果：对三种分类器的性能，以及超参数的选择进行评估。 字数要求：不少于2500字（不得包含任何程序代码）

在我们研究领域中，经过会遇到一个问题，就是输入一个图像，对应输出一个图像，输入和输出之间存在一定的关系，可以搭建深度学习算法模型，构造两者之间的映射关系。 具体过程见：https://blog.csdn.net/m0_68894275/article/details/124389769?spm=1001.2014.3001.5501

人脸识别是生物识别的一个重要研究方向，随着众多学者的不断努力和长期探索，人脸识别取得了诸多成就，但对于问题的彻底解决还存在一定的距离。近年来诸多学者在神经网络的基础上提出了深度学习，由于其超强的学习能力，现阶段己成为神经网络的主要研究方向。深度学习的提出，为人脸识别问题的彻底解决提供了新的思路。本文利用深度学习算法进行人脸识别，进一步改善人脸识别效果。

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帮助同学快速回顾监督型算法的主要步骤。 包含机器学习监督类算法+集成学习模型（内容来自：《统计机器学习》+《集成学习》+集成学习论文梗概+知乎答主内容总结） 机器学习理论基础+朴素贝叶斯+感知机+决策树+SVM+随机森林+K近邻+GBDT+Adaboost+XGBoost+LightGBM