[深度学习] 基于 matlab的Harris 的角点特征检测.zip

说明：基于 matlab的Harris 的角点特征检测，角点是图像中一个重要的局部特征，决定了图像中关键区域的形状，体现了图像中重要的特征信号，在目标识别、图像匹配、图像重构等方面有十分重要的意义
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[深度学习] 基于matlab的GUI搭建通用视频处理工具.zip

说明：基于matlab的GUI搭建通用视频处理工具，视频处理首先要解决的问题是对视频进行读取、获取视频信息、提取帧图像等操作，MATLAB包含了一个强大的视频及图像处理工具箱，设计通用的MATLAB视频处理GUI框架，可实现视频文件的帧图像序列提取、视频播放、软件截屏，为视频处理项目提供基础的框架服务，代码亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] 基于matlab的路面裂缝检测识别系统设计.zip

说明：基于matlab的路面裂缝检测识别系统设计，路面裂缝检测从视觉上来看是典型的线状目标检测，因此路面裂缝图像的增强与定位属于线状目标检测的研究领域，代码亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] 基于 K-means 聚类算法的图像区域分割.zip

说明：基于 K-means 聚类算法的图像区域分割，首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心，其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累，计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心，最后重复以上步骤，直到相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调增结束，仿真代码亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] 基于matlab的小波变换的数字水印技术.zip

说明：基于matlab的小波变换的数字水印技术，本实验围绕基于小波的数字水印技术，对数字水印的原理、算法、流程进行讲解，并对数字水印攻击分析，仿真代码亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] 基于matlab的最小误差法的胸片分割系统.zip

说明：基于matlab的最小误差法的胸片分割系统。最小误差分隔法是一种快速有效的分隔算法，通过假设目标和北京的灰度分布服从混合告诉正态分布，能够更好地适应于医学图像的灰度分布特点，取得有效的目标分隔方法，代码亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] 基于matlab区域生长的肝影像分割系统.zip

说明：基于matlab区域生长的肝影像分割系统，通过区域生长法进行医学影像分隔并结合不同的处理方法进行效果改进，仿真代码亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] 基于matlab的深度学习的视觉场景识别.zip

说明：基于matlab的深度学习的视觉场景识别，本实验选择经典的Corel图像库，基于注明的matconvnet工具箱进行深度学习实验，包括工具箱配置、训练集制作、模型设计、训练和识别验证等过程，可应用于视觉场景分类识别，仿真亲测可用，有很高的参考价值
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[深度学习] c3d-pretrained.z01

说明：视频识别-C3D网络 pre-train model part 1 C3D network由5个三维卷积块（包含8个三维卷积层和5个三维最大池化层）、两个全连接层和一个分类层构成。 3D ConvNets比2D ConvNets更适用于时空特征的学习； 对于3D ConvNet而言，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果最好； 我们通过简单的线性分类器学到的特征名为C3D(Convolutional 3D)，在4个不同的基准上优于现有的方法，并在其他2个基准上与目前最好的方法相当。
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[深度学习] c3d-pretrained.zip

说明：视频识别-C3D网络 pre-train model part two： C3D network由5个三维卷积块（包含8个三维卷积层和5个三维最大池化层）、两个全连接层和一个分类层构成。 3D ConvNets比2D ConvNets更适用于时空特征的学习； 对于3D ConvNet而言，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果最好； 我们通过简单的线性分类器学到的特征名为C3D(Convolutional 3D)，在4个不同的基准上优于现有的方法，并在其他2个基准上与目前最好的方法
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[机器学习] _带式输送机换向滚筒优化设计.caj

说明：带式输送机作为运输综采工作面煤炭、矸石等 物料到地面的关键设备，其运行的稳定性和可靠性 直接决定整个综采工作面的开采效率。此外，为了满 足长距离、大运量等不同的运输条件的输送要求， “绿色生产、节能减排”的理念已经深入煤矿生产中， 同时也对带式输送机的驱动方式提出了更高的要 求。传统带式输送机采用工频驱动、液力耦合器的传 动方式，在驱动运行时存在效率低、功率不平衡以及 冲击大等问题，无形中增加了带式输送机的运维成 本和时间，降低了综采工作面的生产效率[1-2]。为解 决上述问
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[机器学习] PPI Network.zip

说明：很好的数据，经过清洗后的数据。提供了蛋白质相互作用信息以及蛋白质相互作用的权值。供生物信息爱好者参考。
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