本示例旨在提出将卷积神经网络（CNN）与递归神经网络（RNN）相结合的概念，以根据以前的月份预测水痘病例数。 CNN是用于特征提取的出色网络，而RNN已证明其具有预测序列间序列值的能力。 在每个时间步，CNN都会提取序列的主要特征，而RNN会学习预测下一时间步的下一个值。 如果您认为这对您有帮助，请对它做出评价。 谢谢你。

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组织病理学-染色颜色归一化 深度卷积高斯混合模型，用于组织病理学H＆E图像中的污点色归一化。 TensorFlow GPU实施。 概述 污点颜色变化会降低计算机辅助诊断（CAD）系统的性能。 在组织病理学图像中的训练集和测试集之间存在严重的颜色差异的情况下，包括深度学习模型在内的当前CAD系统会遭受这种不良影响。 污点色归一化被称为补救措施。 方法 可以将色标归一化模型定义为一种生成模型，该模型可以通过在输入图像上应用以创建输入图像的不同颜色副本，从而以某种方式将转换后的图像包含特定的色度分布。 我们提出的方法包括两个阶段：（1）通过考虑图像内容结构的形状和外观来拟合高斯混合模型（GMM）。 为此，利用了卷积神经网络（CNN）的可视化表示和建模。 （2）将估计的分布转换为从次要（模板）图像计算出的任意分布。 特征 完全不受监督的端到端学习算法 归一化图像中色彩恒定性的最佳性能 缺少关于图像

分段线性拟合matlab代码 Piecewise linear fitting/regression MATLAB This method can be used in both linear regrassion and nonlinear regression. The dimension of beta depends on the number of coefficient you are seeking. 线性非线性皆适用 本例中要根据数据拟合两段直线，已知两段直线在x轴截距分别为(0，0)和(133，0)，断点在0.95max{ydata}处。本文亮点在于利用逻辑语句进行分段函数定义的方法。网上有许多方法都不如此法简洁明了。 参考网站： code： clc clear all close all load('1.mat') %x0为断点 x0 = 0.95*xdata(ydata == max(ydata)); %定义分段函数，采用匿名函数语法 model = @(beta,x) beta(1).x.(x>0&x=x0&x<1