图像分类实战：深度学习在CIFAR-10数据集上的应用
1.前言 图像分类是计算机视觉领域的一个核心任务，算法能够自动识别图像中的物体或场景，并将其归类到预定义的类别中。近年来，深度学习技术的发展极大地推动了图像分类领域的进步。CIFAR-10数据集作为计算机视觉领域的一个经典小型数据集，为研究者提供了一个理想的实验平台，用于验证和比较不同的图像分类算法。本文将介绍CIFAR-10数据集的基本情况和加载方法，并展示如何构建与训练一个卷积神经...
R使用netmeta程序包实现二分类数据的频率学网状meta分析
该研究检索了Cochrane对照试验中心注册，CINAHL，Embase，LILACS数据库，MEDLINE，MEDLINEIn-Process，PsycINFO，监管机构网站，以及从一开始就发布和未发表的双盲随机对照试验的国际注册2016年1月8日。 研究包括21种抗抑郁药的安慰剂对照和头对头试验，用于成人（≥18岁和两性）的急性治疗，根据标准操作标准诊断为严重抑郁症。 主要结果是疗效（反应率）和可...
操作系统练习-操作系统的发展与分类
时系统通常用在那些对时间反应敏感的领域，比如自动控制和监测系统。 让我们来看这个问题中的选项： A. 计算机激光照排系统：这是一种用于印刷排版的系统。虽然它对速度有要求，但通常不被分类为实时系统，因为它不涉及对紧急事件的即时响应。 B. 军用反导弹系统：这是一个典型的实时系统例子。军用反导弹系统必须在非常短的时间内检测到来袭导弹，并做出快速准确的反应，以拦截和摧毁这些威胁。任何处理...
GEE土地分类——分类后样本点值提取至点过程中，导出的csv数据表中不存在geometry的位置信息
值提取至点导出的csv数据表中不存在geometry的位置信息 错误提示： {"type":"MultiPoint","coordinates":[]} 问题分析 问题主要出现在在reduceregions中所使用的第二个参数中。在reduceregions中，第二个参数用于指定geometry信息，以便将reduceregions应用于相应的位置。如果在导出的csv数据表中缺少geometry信...
机器学习导论：概念、分类与应用场景
目录 1.引言 2. 机器学习基本概念与分类方法 2.1. 基本概念 1.2. 分类方法 3.主要应用场景与现实案例剖析 3.1. 推荐系统 3.2. 金融风控 3.3. 医学诊断 3.4. 自然语言处理 4.结束语 1.引言 在数字化时代，数据已成为驱动社会进步的关键要素。而机器学习，作为数据分析和处理的重要工具，正在逐步改变我们的生活、工作和思考方式。机器学习不仅仅...
机器学习 - 神经网络分类
什么叫做分类问题？ A classification problem involves predicting whether something is one thing or another. 做 classification problem 步骤： Architecture of a classification neural networkGetting binary classificati...
机器学习的概念、步骤、分类和实践
作为资深人工智能专家，对机器学习有着深入的研究和实践经验。以下是对机器学习概念、步骤、分类和实践的逐步分析： 一、机器学习概念 机器学习是人工智能的一个子集，它让计算机从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。机器学习算法通过分析和处理大量数据，自动发现模式、规律和关系，并据此做出预测或决策。这种能力使得机器学习在各个领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。 二、机器...
信号处理--使用EEGNet进行BCI脑电信号的分类
(1, 1, 120, 64)).cuda(0)))criterion = nn.BCELoss()optimizer = optim.Adam(net.parameters()) 评估模型分类的相关指标 def evaluate(model, X, Y, params = ["acc"]): results = [] batch_size = 100 predicted = [] for ...
基于深度学习的生活垃圾智能分类系统（微信小程序+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文）
摘要 本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下： （1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习...
信号处理--基于FBCSP滤波方法的运动想象分类
间滤波器区分，然后实现运动想象的数据中的脑电信号的区分。然而，空间滤波器性能的好坏主要取决于其工作频带。如果脑电信号没有经过滤波或者滤波的频带范围不合适，都会导致经过CSP空间滤波器提取的特征，在后续分类任务中，有一个比较差的表现。因此，在使用CSP算法时候，我们常常需要选择一个比较大的信号频带或者是根据被试挑选一个比较好的频带的频带范围。这个导致了阻碍了CSP方法的广泛应用。为了解决这样的问题，滤波...