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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。       

自然语言处理

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消费者投诉意见挖掘

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新闻检索系统

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多语言语音情绪识别

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深度学习实现

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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。     
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