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RNN和Temporal-ConvNet进行活动识别 ，（等额缴纳） 论文代码： （在杂志上接受，2019年） 项目： 抽象的 在这项工作中，我们使用ResNet-101演示了一个强大的基线两流ConvNet。 我们使用此基线来彻底检查RNN和Temporal-ConvNets的使用，以提取时空信息。 基于我们的实验结果，然后我们提出并研究了两个不同的网络，以进一步整合时空信息：1）时域RNN和2）初始样式的Temporal-ConvNet。 我们的分析确定了每种方法的特定局限性，这些局限性可能构成未来工作的基础。 我们在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果分别达到了94.1％和69.0％的最新性能，而无需大量的时间增强。 我们如何解决活动识别问题？ 演示版 GIF展示了我们的TS-LSTM和“时间-开始”方法的前3个预测结果。 顶部的文本是基本事实，三个文本是每种方法的预

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大家好，我是Alvin Han。基于兴趣自学Python有5个月了，最近全球流行新冠病毒，想做一个用python写的数据可视化各年龄段的新冠病毒的人数（这其实是我们Data mining课大作业）。 由于初学python，代码显得十分青涩，本人想多多改进此代码。望各方大佬多多指点，不吝赐教！ 作者初学python，小白萌新一枚~~勿喜勿喷，勿喜请点击上方关闭键

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