CNN-LSTM组合预测模型，输入数据是多列输入，单列输出的回归预测模型，代码内部有基本注释，替换数据就可以使用，版本需求是2020及以上

窗户 这是一个RNNoise Windows平台演示。 已对其进行了修改和重组，以便可以使用MSVC，VS2017，VS2019进行编译。 除此之外，该项目还具有对其他平台的cmake支持。 有什么变化 在文件中，有些代码./src/celt_lpc.c ， ./src/pitch.c ，已被修改，使rnnoise可以在Windows平台上运行。 这些代码是用C99标准编写的，MSVC无法完全支持这些语言标准，例如VLA。 某些培训python脚本已进行了更改，以修复错误，并且易于使用。 用法： 您可以在vs项目Rnnoise-windows引用rnnoise_demo()函数以获取更多详细信息。 初始化rnnoise模块。 DenoiseState* pRnnoise = rnnoise_create( NULL ); 噪声帧处理和输出 for ( size_t n = 0 ;

alexnet.mlpkginstall，解压后用matlab打开alexnet.mlpkginstall，（我的是2021a，低一点版本也能用，matlab7.1之类太低了就不知道了）（可以放在matlab的工作目录中）打开后会让你注册一下matlab，（不需要正版）注册安装后就可以使用训练好的网络（非正版也可以用）。苹果分类数据集中用到了已经训练好的AlexNet网络来做特征提取，需要这个包，否则可能需要训练一个编解码器来做特征提取，太麻烦。

目的：在多中心，多供应商的幻像研究中，使用多家供应商的DIXON方法，评估of乙氧基苄基二亚乙基三胺五乙酸（Gd-EOB-DTPA）对质子密度脂肪分数（PDFF）的影响。 材料和方法：构建了具有不同脂肪体积百分比（0、5、10、15、20、30、40和50）和Gd-EOB-DTPA浓度（0和0.4 mM）的人体模型。 将每对中没有Gd-EOB-DTPA的体模定义为对比前体模，将每对中具有Gd-EOB-DTPA的相应体模定义为对比后体模。 通过三个供应商的DIXON技术扫描了幻像，以确定PDFF。 通过Bland–Altman分析评估了在对比前和对比后幻像中确定的PDFF之间的一致性。 结果：平均差异（对比前PDFF-对比后PDFF）和协议限制为飞利浦5.1％（− 0.8％至11.0％），西门子6.1％（− 0.9％至13.1％）和通用电气1.3％（− 1.2％至3.9） ％）。 结论：无论使用哪种扫描参数，使用三家供应商的DIXON技术测量的PDFF在对比后幻像中均小于相应的对比前幻像，这是因为Gd-EOB-DTPA改善了T1偏差。

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蜜蜂CNN模糊进化深度学习算法（人脸识别，智能优化算法，MATLAB源码分享） 在训练阶段之后，可以使用进化算法拟合深度学习权重和偏差。 这里，CNN用于对8个人脸类别进行分类。 在CNN训练之后，创建初始模糊模型以帮助学习过程。 最后，CNN网络权重（来自全连接层）使用蜜蜂算法训练，以自然启发的方式进行拟合（这里是蜜蜂的行为）。 可以将数据与任意数量的样本和类一起使用。 请记住，代码的参数是根据数据进行调整的，如果要替换数据，可能需要更改参数。 图像数据大小为64*64，2维，存储在“CNNDat”文件夹中。 因此，重要的参数如下： “numTrainFiles”=您必须根据每个类中的样本数量来更改它。 例如，如果每个类有120个样本，那么90个就足够好了，因为90个样本用于训练，而其他样本用于测试。 “imageInputLayer”=图像数据的大小，如[64 64 1] “fullyConnectedLayer（完全连接层）”=类的数量，如（8） “MaxEpochs”=越多越好，计算运行时间越长，如405。 “ClusNum”=模糊C均值（FCM）聚类数，如3或4很好

这是杰里的AC696N 系列蓝牙芯片的SDK，可以接直接使用。

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