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个
皮肤癌图像检测
0人评价 (0)人学习
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,
项目前置知识学习
0人评价 (0)人学习
深度学习算法
0人评价 (0)人学习
语音识别中的HMM声学模型
0人评价 (2)人学习
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。
基于循环神经网络的MNIST数字识别
0人评价 (0)人学习
杂草生长阶段识别
0人评价 (0)人学习
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。
服务机器人基础知识
0人评价 (0)人学习
实战案例:动态人脸智能识别(TensorFlow2)
0人评价 (7)人学习
人脸识别技术将提取的人脸图像的特征
数据
与
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FaceNet的人脸智能识别
0人评价 (9)人学习
人脸识别技术将提取的人脸图像的特征
数据
与
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
0人评价 (2)人学习
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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张老师
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