基于深度学习的鸟类识别系统，可以识别六种鸟类，资源包含训练数据集。

esxi8大部分nvme固态硬盘可以识别，本人多台all one设备安装后，均可正常使用。如果无法识别的固态硬盘，先进去电脑的BIOS看看是不是电脑主板本身兼容性不好不支持。

针对某一具体问题（例如，可以来源于当前时事和大学学习、生活、竞赛等紧密相关的topic（如天气、生态环境、各类竞赛等）），采用机器学习算法实现其分类、识别、预测等。 如：基于SVM的图像分类或回归，通过特征参数提取，训练得到SVM模型，再利用该模型对图像进行分类；或用深度学习模型来自动提取特征+预测等等。 1. 题目（选个有意思、吸引眼球、言简意赅的题目很重要）； 2. 中英文摘要和关键词； 3. 背景（问题描述，应用意义，研究现状，存在挑战，解决方案等）； 4. 原理方法（对所用的机器学习算法进行原理介绍，图，文，公式，重点是模型的输入输出参数）； 5. 解决方案（对所解决问题的方案进行详细描述，重点解决方案中的模型，图，文，公式，模型参数训练，特征提取，学习算法等）； 6. 实验结果分析（给出所实现的结果，图文描述（含该模型的过拟合分析），若有对比结果可加分）； 7. 结论（描述本文所解决的问题，与传统方法的优势，还存在哪些待解决的问题）；

机器学习基于yolov5的海棠花花朵检测识别项目源码+数据集+课程报告 1、搭建环境 创建运行yolov5的虚拟环境：conda create -n yolov5 python=3.9 安装yolov5的运行环境：pip install -r requirements.txt 运行yolov5算法：python detect.py --source 0 # webcam img.jpg # image vid.mp4 # video path/ # directory path/*.jpg # glob 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube

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人脸表情数据集CK+，图片分辨率48*48，包含7类表情

设计了一个基于MATLAB的车牌识别系统，通过灰度变换，边缘检测，平滑等操作，对处理后的车牌字符进行分割识别，其目的能够在不改变汽车行驶的状态，无需为汽车添加额外配置，只需在需要检测汽车车牌的场所，安装该智能车牌识别系统即可。该系统能够适应多种在指定场合，比如红绿灯交通检测，停车场汽车入库识别、消去车辆管理、停车自动收费等多种领域，此外，本系统能够将已识别的车牌号码自动保存，该功能可以实际应用到违章车辆检测或者汽车入库，管理部门只需查看已被识别的车牌的文件，即可统计出违章汽车或入库的汽车。

利用Office2003自带的OCR组件进行文字识别(PB9.0代码) 1.需要安装office2003 OCR组件 2.适用于简单的文字识别，识别率非常高。 3、pb 11.5也可以使用

需要安装office2003 OCR组件.适用于简单的文字识别，识别率非常高。pb9测试可用，其他高版本应该也可用

交通标志识别系统包括路标检测和路标分类两个阶段。在路标检测阶段，系统会在图像中搜索路标。