[其它] 使用具有多任务学习功能的深度神经网络进行细胞跟踪

说明：细胞跟踪在生物医学和计算机视觉领域起着至关重要的作用。 由于细胞通常具有频繁的变形活动并且在显微镜图像中尺寸较小，因此在实践中跟踪非刚性和非重要细胞非常困难。 传统的视觉跟踪方法在跟踪刚性和重要视觉对象方面具有良好的性能，但是，它们不适合用于单元跟踪问题。 在本文中，提出了一种使用卷积神经网络（CNN）以及多任务学习（MTL）技术的新型细胞跟踪方法。 CNN可学习可靠的信元功能，而MTL可提高跟踪的泛化性能。 提出的细胞跟踪方法包括粒子过滤器运动模型，多任务学习观察模型和优化的模型更新策略。 在
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[其它] 基于深度卷积网络的多类分类，用于头部姿势估计，

说明：基于深度卷积网络的多类分类，用于头部姿势估计，
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[其它] ProjectFluter-源码

说明：原能力 伊比利亚美洲项目 入门 该项目是Flutter应用程序的起点。 如果这是您的第一个Flutter项目，那么有一些资源可以帮助您入门： 要获得Flutter入门方面的帮助，请查看我们的，其中提供了教程，示例，有关移动开发的指南以及完整的API参考。
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[其它] BatalhaNaval:Java开发的Batalha海军软件项目，UDESC的软件开发项目-源码

说明：BatalhaNaval Java上的Batalha海军，是UDESC的入门级软件开发项目。
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[其它] React-hooks-源码

说明：React-hooks
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[其它] tt-match-ranking:一个实用程序库，用于计算乒乓球比赛中的排名-源码

说明：tt-match-ranking:一个实用程序库，用于计算乒乓球比赛中的排名
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[其它] PES-Server:PES社交媒体服务服务器-源码

说明：PES服务器 PES社交媒体服务服务器 1.关于前端 如果您想探索其前端，则可以访问
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[其它] 显式指导自动编码器，用于学习有意义的表示

说明：自动编码器模型在深度学习的成功中起着至关重要的作用。 在预训练阶段，自动编码器学习一种表示形式，该表示形式可以在深度学习的微调阶段帮助改善整个神经网络的性能。 但是，学习的表示形式并不总是有意义的，并且网络不一定会通过这种表示形式获得更高的性能，因为自动编码器是在不受监督的情况下训练的，而无需知道微调阶段所针对的特定任务。 在本文中，我们提出了一种新颖的方法来训练自动编码器，方法是在传统的重建成本函数中添加明确的指导术语，以鼓励自动编码器学习有意义的功能。 特别地，指导术语是关于由自动编码器学习
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[其它] ArkEngine:带有不完整2D引擎的ECS玩具框架-源码

说明：方舟引擎 安装量 下载Visual Studio的存储库。 Pentru al rula cu释放x64，文件夹文件夹cu可执行文件中的copiaza extlibs / moonjit / src / lua51.dll。 TODO：是nevoie de sfml * -d.dll调试工具，dar nu le am。
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[其它] expert-octo-engine:专家-源码

说明：expert-octo-engine:专家
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[其它] huffman-rs:在制品-源码

说明：霍夫曼 WIP：基于霍夫曼编码的基于de / compression的Rust实现。 意味着学习活动。
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[其它] PythonTraining:创建此存储库来存储与Python培训相关的所有工件-源码

说明：创建此存储库来存储与Python培训相关的所有工件 参与Python学习过程的所有小组成员都必须遵循YouTube视频下面定义的课程材料： : 可以在以下找到练习： : 单击下面的链接访问Discord： ： 示例命名约定：mopen_py_helloworld.py 课程表可在以下找到： : 可选：加入我们的Facebook组： : 请在以下位置填写Google表单： ：//docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdvQv6XBhh
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