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【进行中】项目合作:ECharts案例开发

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❀❀❀本项目正在开发中❀❀❀ 开发单位:广州软件学院   ▣ 工作内容 基于提供的数据和案例分析的需求,用ECharts对案例进行可视化分析,用CSS设计大屏,并编写相应的报告文档、PPT。  

作物与杂草区分系统

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通过对玉米植株和杂草图像进行深入分析,建立模型以区分农作物与杂草,可以有效协助农民管理农田,减少杂草对作物生长的干扰,提高农作物的产量和质量。

项目合作:自然语言案例开发

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❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀ 交付单位:黔南民族师范学院   ▣ 工作内容 基于案例分析的需求,用Python对旅游行业的案例进行分析,并编写相应的报告文档。   ▣ 招募要求 1.

皮肤癌图像检测

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本项目基于多名患者的皮肤癌组织显微图像数据进行处理,通过构建模型对皮肤癌图像进行检测和分析,结合人工智能和医疗健康领域,推动智慧医疗的发展,实现个性化、循证的医疗服务,为患者提供更加精准有效的医疗支持,

语音识别中的HMM声学模型

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对于音频信号,神经网络能够从原始数据中提取特征,一些基于神经网络模型被提出并且表现得比传统的机器学习模型效果更好 。      本案例的主要分析目标如下。     

杂草生长阶段识别

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二、项目目标       通过对杂草图像数据集进行处理,构建判别模型对杂草进行有效识别。项目技术目标如下。       (1) 数据探索。       (2) 图像预处理。       

基于FaceNet的人脸智能识别

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人脸识别技术将提取的人脸图像的特征数据数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。

实战案例:动态人脸智能识别(TensorFlow2)

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人脸识别技术将提取的人脸图像的特征数据数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。

基于深度学习的肝脏肿瘤切割

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对图像进行增强对比,并提取肝脏切片进行数据增强,构建模型实现图像分割。       本案例的主要分析目标如下。      (1)数据预处理:对图像进行处理,提取肝脏切片。     

Web前端展示

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