基于YoloV5l的面部表情识别模型是一项引人注目的技术发展，它将目标检测与深度学习相结合，旨在实现对人脸图像中不同表情的准确识别。YoloV5l模型以其强大的检测性能和高效的计算能力而著称，为面部表情识别任务提供了出色的基础。 该模型的设计考虑到了人脸表情的多样性和复杂性。人脸表情在微表情、眼部、嘴巴等区域都具有独特的特征，因此模型需要具备出色的特征提取和分类能力。YoloV5l模型通过多层次的卷积神经网络和注意力机制，能够在不同尺度上捕捉人脸图像的细节，从而实现高质量的表情分类。 为了进一步提升面部表情识别模型的性能，我们可以考虑以下扩展和优化： 数据增强：通过旋转、缩放、平移、翻转等数据增强技术，增加训练集的多样性，提高模型的泛化能力，尤其在捕捉微表情时更为重要。 迁移学习：利用预训练的权重，特别是在人脸检测和关键点定位方面的预训练模型，可以加速模型的训练和提升性能。 多任务学习：将人脸表情识别与人脸情感分析、性别识别等任务结合，共享底层特征，提高模型的通用性。 注意力机制：引入注意力机制，使模型能够更关注人脸的关键区域，如眼睛、嘴巴，从而提高表情识别的准确性。 模

论文研究-列结构分解分析模型.pdf,  在结构分解分析理论基础上,提出和建立了列结构分解分析模型,并给出了有实际经济意义的分解.列结构分解分析能沟通投入产出经济学与新古典经济学的相关研究,为测算包含完全使用的生产要素对经济增长的贡献提供了新方法.

1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

深度学习网络模型 MobileNet系列v1 ~ v3网络详解以及pytorch代码复现 1、DW卷积与普通卷积计算量对比 DW与PW计算量 普通卷积计算量 计算量对比 2、MobileNet V1 MobileNet V1网络结构 MobileNet V1网络结构代码 3、MobileNet V2 倒残差结构模块 倒残差模块代码 MobileNet V2详细网络结构 MobileNet V2网络结构代码 4、MobileNet V3 创新点 MobileNet V3详细网络结构 注意力机制SE模块代码 InvertedResidual模块代码 整体代码

1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

一阶低通滤波器的仿真模型，无感方波控制的端电压采样模型

Carsim联合Simulink的车辆AEB仿真（时间、距离算法）的模型，简单设计了一下，对于文章中的搭建不熟悉的可以下载下来试一试。这个加上了四轮转向对于AEB的影响，需要在Carsim设置四轮转向的车辆动力学模型，搭配使用。

文件包括美赛常用数据网站、模型的分析与检验部分写作内容及例题讲解、简要列出美赛常用十大模型及30种算法、针对评价类问题的层次分析法和TOPSIS模型进行原理概括（包含计算公式）、步骤讲解、模型实现、例题解析及模型拓展。 数学建模中，评价类模型是一类比较基础的数学模型之一，往往是对应生活中的一些实际问题。最常见的数学模型包括：层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法、灰色关联法等。

3．3一阶RC模型参数辨识 在一阶RC改良模型中，开路电压％，充电内阻见，放电内阻B，极化内阻只。， 极化电容c。四个参数由电池内部表现所决定，需要进行一定条件的电池性能测试，获得 数据后进行参数拟合。本次实验在环境温度恒定为25。C环境条件下，暂时不考虑温度 影响因子。 第二章中已经通过实验得出了电池在充／放电两个不同条件下的SOC．OCV曲线，即 Uo。(SOC，c)和‰(。s∞，D)参数。为了获得电池在在充放电时候的电池组容参数， 本次实验使用((FreedomCAR电池试验手册》中脉冲特性试验(Hybrid Pulse Power Characteristic Test)1271为测试电流负载，在每10％SOC值设置一个测试点，测试在不同 SOC条件下电池模型参数。 实验使用天津力神18650电池，实验步骤分为4个步骤： (1)使用标准充电方法，对单体电池充电至SOC为100％。 (2)使用恒流放电方式，电流恒定为1C(1．35A)，按照放电时间定为6min。待其SOC 达到预定值后，停止放电，静置2h。 (3)在预定的SOC点处，使用2C(2．7A)脉冲冲击电流，记录电池在70s内的充放 电电压曲线。所使用的脉冲电流如图3-6。 万方数据

资源名称：数据模型资源手册（修订版）卷1资源截图： 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。