小麦品质检测仪2 受启发 描述： 我们正在使用此小麦质量检测测试来确定给定小麦籽粒图像的质量。 我们使用的数据集由提供。 小麦品质检测问题分为以下两个子问题： 两类分类，即健康谷物或其他谷物。 五类分类，即健康谷物，损坏的谷物，异物，破碎的谷物和谷物覆盖物。 我们为上述数据集提取的用于训练的数据集（单粒或其他图像）。 要求： 的OpenCVPython的 凯拉斯 张量流 matplotlib 经过python3.5测试 一目了然 对于两类分类： $ python classifier_2_v2.py 68/68 [==============================] - 0s 499us/step - accuracy: 0.9020 - loss: 0.2475 MLP Test loss: 0.247524231672287 MLP Test acc

红酒质量项目 关于这个项目 这两个数据集与葡萄牙“ Vinho Verde”葡萄酒的红色和白色变体有关。 有关更多详细信息，请参考参考文献[Cortez等，2009]。 由于隐私和物流问题，仅物理化学（输入）和感官（输出）变量可用（例如，没有有关葡萄类型，葡萄酒品牌，葡萄酒售价等的数据）。 数据源 目标 创建一个可以有效预测葡萄酒总体质量（好坏）的模型 数据字典 酒精度-葡萄酒中酒精度的百分比。 氯化物-葡萄酒中盐的含量。 柠檬酸-葡萄酒中的柠檬酸含量。 含量低会增加“新鲜度”和风味。 密度-葡萄酒的密度。 固定酸度-葡萄酒的固定酸度。 游离二氧化硫-葡萄酒中存在的游离二氧化硫水平。 is_good_wine-布尔值列，反映葡萄酒是劣质（质量1-5）还是“好”（质量6-10）。 （0 ==不好，1 ==很好） pH-描述葡萄酒的酸性或碱性程度从0（非常酸性）到14（非常碱性）

Review of seed quality and safety tests using optical sensing technologies

使用Nano的环境监测系统，具有GPS，BME680，VEML6070，MiCS-5524，BH1750、128x64 OLED和NeoPixels。

openair：用于空气质量数据分析的开源工具 注意：正在开发在线露天图书，请参阅 。 有关露天的主要网站，请参阅 。 openair是一种R软件包，旨在分析空气质量数据或更普遍的大气成分数据。 该软件包广泛用于学术界，公共和私营部门。 该项目最初由英国自然环境研究委员会（ ）资助，另外还有Defra的资助。 可以在包装本身和的图书网站中找到有关openair的最新信息。 有关更多详细信息，包括露天博客，请访问 安装 使用devtools软件包可以很容易地从GitHub安装openair。 注意，由于openair包含C ++代码，因此还需要编译器。 对于例如，需要 。 require( devtools ) install_github( ' davidcarslaw/openair ' ) 如果您不能自己构建软件包，我也会尝试在 保持该软件包的最新版本。 描述 openai

TetGen, a Delaunay-Based Quality Tetrahedral Mesh Generator HANG SI, Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics (WIAS)

k-匿名隐私保护模型中,k取值同时影响着k-匿名表的隐私保护程度和数据质量,因此,如何选择k值以达到隐私保护和数据质量的共赢具有重要意义.在对k取值和隐私保护、数据质量关系分析和证明的基础上,根据不同情况下的k-匿名表隐私泄露概率公式,对满足隐私保护要求的k取值范围进行了分析;根据k-匿名表的数据质量公式对满足数据质量要求的k取值范围进行了分析.根据满足隐私保护和数据质量要求的k取值之间的关系,给出了k值的优化选择算法.

Managing for Quality and Performance Excellence 10th ed

T11.2 / Project 1316-DT/ Rev 12.2 January 30, 2004

ISO_IEC_90003_2004 Quality Assurance on Software.pdf