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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。

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,

使用Spark GraphX构建社交信任网络

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课程针对Spark GraphX进行了介绍,针对GraphX常用的API进行了分析,最后通过Spark GraphX来构建信任网络,同时根据此信任网络来发掘目标客户。

热门电影智能推荐

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二、项目目标       通过对某个电影评论网站的用户电影评分记录进行存储与分析挖掘,建立ALS推荐模型,向网站的用户提供电影推荐。项目技术目标如下。       

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Spark MLlib的ALS电影智能推荐

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一、课程简介       某电影网站拥有可观的电影资源和用户数,通过各个用户对各个电影的评分,汇总得到了海量的用户-电影-评分数据,对该电影网站的推荐系统根据那几部电影的评分,要预测出在该网站的电影资源库中

项目实操:QQ好友推荐

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一、项目背景       自大数据行业公认的标准框架——Hadoop于2006年从Nutch中独立,成为一套独立软件以来,已有不下15个大数据组件加入其生态圈中。

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。