神经字幕 该项目拍摄图像并生成合适的标题。 它使用两个CNN之一来提取图像特征，然后将其输入LSTM。 然后，LSTM逐字生成一个句子。 该项目基于使用TensorFlow 1.14的Python 3.7.4构建。 Inception_v3和VGG16是此项目中使用的两个预加密的CNN。 它使用Flickr30k数据集进行训练和测试。 对于Inception_v3，每个图像的大小调整为299 x 299像素，对于VGG16，图像的大小调整为224 x 224像素。 这是一个例子： 标题：一个街角，前面有灯

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本文着重于通过考虑腺体的相互作用来改善神经内分泌模型的性能。与传统的神经内分泌模型相比，一个腺体的激素浓度受到其他腺体的调节，而细胞的重量则由改良的内分泌系统调节。设计了所有腺体之间的相互作用方程，并通过理论分析选择了它们的参数。由于当系统达到平衡状态时模型的所有参数都是常数，因此采用粒子群优化算法搜索模型的最优参数。理论分析表明，神经内分泌模型的性能优于或至少等于相应的人工神经网络。为了说明所提模型的有效性，对所提模型进行了测试，对一些文献中使用的不同研究领域的时间序列进行了测试，结果表明所提模型具有良好的性能。

土壤饱和导水率计算软件Neuro Theta(SPAW土壤计算)

Matlab R2012b代码模糊与神经模糊的车辆导航MATLAB代码 要求 MATLAB（已通过R2012b，R2015a和R2018a测试） 模糊逻辑工具箱 目标 给定包含障碍物的地图，将车辆引导至给定目标。 随时可用的唯一信息是距最近障碍物的距离以及与目标的角度，而我们只能控制车辆在每个可能方向上的速度。 模糊系统 使用适用于常识的规则解决了该问题。 为两个输入变量构造了两个分区（角度和距离的“好”和“坏”），而输出可以是“低”，“中等”或“高”速度。 第一个模糊系统（fuzzy_system_3_rules.fis）根据以下规则建模： 如果角度为“好”而距离为“好”，则速度为“高”。 如果角度为“坏”，则速度为“低”。 如果角度为“好”而距离为“差”，则速度为“中等”。 对于第二模糊系统（fuzzy_system_5_rules.fis），该角度也可以是“垂直”（接近90度的角度），并且距最近障碍物的距离也可以是“最差”（确实接近障碍物）。 该系统以上述规则以及以下规则为模型： 如果角度为“垂直”且距离为“不良”，则速度为“高”。 如果距离为“最差”，则速度为“中等”。 对于给

ant neuro 脑电采集的 EEProbe .cnt格式的数据，在eeglab中的读取插件。

带有Python的Neural Network Visualizer Web App 使用Streamlit的Neural Network Visualizer Web应用程序，以及使用Keras和Flask的简单模型服务器。 它使用Keras训练神经网络模型，并使用Keras的功能API创建具有多个输出的模型。 它是一个Web应用程序，可针对给定的输入可视化神经网络所有层的所有节点的输出。

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请注意，该项目仍处于测试阶段。 请报告您遇到的任何问题或建议。 我们将尽力Swift解决它们。 也欢迎捐款！ 神经先知 基于PyTorch的和启发的基于神经网络的时间序列模型。 文献资料 我们目前正在改进。 有关NeuralProphet的直观介绍，请查看的演讲。 讨论与帮助 讲解 有几个可以帮助您入门。 请参阅我们的以获取更多资源。 最小的例子 from neuralprophet import NeuralProphet 导入软件包后，可以在代码中使用NeuralProphet： m = NeuralProphet () metrics = m . fit ( df , freq

具有任意结构组织的动态仿真脉冲神经系统系统。