简单，可扩展，值得继续研究的方向，可进行对比实验

混沌粒子群优化算法，及其该算法的简单应用

简单的拓扑排序示例,是初学者对此结构编程进行深入了解的典型例题,很有帮助

对话情绪识别 对话情绪识别适用于聊天、客服等多个场景，能够帮助企业更好地把握对话质量、改善产品的用户交互体验，也能分析客服服务质量、降低人工质检成本。 对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。

基于神经网络模型对具体病症的诊疗与分析项目源代码。 将临床上特应性皮炎患者不可描述的自然语言处理成可量化、可统计的数据，建立特应性皮炎患者的数据库，找出他们其中的相似点和共通点，并搭建神经网络模型，使用现有数据对模型进行训练，最终实现自动诊疗并导出病人治疗方案。 本项目创新点在于通过NLP对医院电子病例中自然语言进行数据化格式化处理，解决了自然语言由于其目标表示的复杂性、映射类型的多样性等特点造成的语义和语法的模糊性，帮助医院制定个性化治疗方案。 将临床上特应性皮炎患者不可描述的自然语言处理成可量化、可统计的数据，建立特应性皮炎患者的数据库，找出他们其中的相似点和共通点，并搭建人工神经网络，使用现有数据对模型进行训练，最终实现自动诊疗并导出病人治疗方案。 本项目创新点在于通过NLP对医院电子病例中自然语言进行数据化格式化处理，解决了自然语言由于其目标表示的复杂性、映射类型的多样性等特点造成的语义和语法的模糊性，帮助医院制定个性化治疗方案。

use CNN recognize captcha by tensorflow. 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 里面有项目介绍和种种验证码识别的方法，可以快速部署到项目之中，或者对其进行改进和加强，都是很方便的，希望对你们有帮助

一维DCNN用于轴承故障诊断，仿真数据集为CWRU（凯西私储大学的公开轴承数据集） 轴承故障诊断时机械状态监测的热门研究方向，其算法的核心在于信号特征提取与模式分类两个部分。在轴承故障诊断领域，常见的特征提取算法有快速傅里叶变化，小波变换，经验模式分解以及信号的统计学特征等，常见的模式分类算法有支持向量机，BP 神经网络（也称为多层感知器），贝叶斯分类器以及最近邻分类器等。当下轴承故障诊断的研究热点是可以归结为 3 类：寻找更好的特征表达；寻找最适合的特征表达以及分类器的组合；以及发明新的传感器。

纯verilog实现CNN卷积网络,包括卷积层，池化层，全连接FC层,vivado2019.2开发，含testbench

全卷积神经网络FCN用于图像分割的工具箱(FCN for image segmentation)

随着计算机应用的发展和人们对信息保密意识的增强，人脸识别技术作为一种生物识别技术越来越受到人们的重视。而卷积神经网络的出现大大提高了计算机对图像内容的识别和判断能力，因此我们考虑将卷积神经网络应用于人脸识别技术，形成一套以卷积神经网络为技术核心的人脸识别系统。