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文献阅读（34）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。 文章核心：先使用CNN提取糖网的特征，之后使用分类器模型，对糖网进行分级，其中在二分类的模型上准确率达到99.89%，在多分类模型上准确率达到99.59%

文献阅读（35）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。 文章核心：使用深度学习方法对眼底照中的糖网病灶进行自动检测和分类糖网。其中公设计三个方面：预处理，分割，分类

共14种水系矢量数据，下边进行简单介绍，括号内是水系矢量文件名称。 各级矢量水系（river1【线】、river1【面】、river3以上【线】、river3以上【面】、四级水系【线】、river5【线】）；简单明了的水系（河湖【线】、河湖【面】）；复杂详细的水系（面状水系【线】、线状水系【面】、osm_水系矢量面【面】、osm_水系中心线【线】、water【线】、water_a【面】） 各级水系解释：水系级别是指划分水系支流规模大小和相互关系的等级，一般分为五级。 简单明了的水系：该矢量分为面状和现状，与各级水系相比相对复杂，复杂程度处于各级水系和复杂水系之间。 复杂详细水系：该数据源于osm，其中水系中心线是通过arcgis工具提取而成，但是在细小的河流上反应不明显，数据来源于网友提供，中心线数据在做图以及水模方面有一定的作用。

基于机器视觉的红枣分级，有图像处理部分和机械设计部分

GB_T 40429-2021 汽车驾驶自动化分级 - 完整中文电子版（13页）.zip