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个
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。
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。
Web前端展示
0人评价 (0)人学习
项目实操:中药材的鉴别
0人评价 (58)人学习
根据附件 1 中几种药材的中红外光谱
数据
,研究不同种类药材的特征和 差异性,并鉴别药材的种类。 2.
实战案例:英文数字语音识别
0人评价 (1)人学习
本案例选取3900条来自18个人朗读的英语数字语音,提取英语数字语音
数据
的MFCC特征,并基于TensorFlow框架,构建LSTM深度学习模型,完成语音数字的识别。
项目实操:基于自动机器学习的水色图像水质评价
0人评价 (3)人学习
分析
不同水质样本的特征。 2. 实现对水质情况的自动
分析
。 三、实现工具 Python3:Pandas、Matplotlib、SVM等。
项目合作:Tableau项目案例开发
0人评价 (0)人学习
重庆第二师范学院,广州商学院,广州软件学院,广东东软学院,广东东软学院,广东理工职业技术学院,肇庆学院,滇西应用技术大学,天津财经大学 ▣ 工作内容 基于项目开发的需求,要求用Tableau对项目案例进行
分析
【进行中】项目合作:计算机视觉案例资源开发
0人评价 (0)人学习
利用Python深度学习框架进行模型训练、测试与优化,确保模型性能满足项目需求,并对实验结果进行可视化
分析
,输出相应的文档、PPT、教案、实验指导书和
数据
。
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张老师
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