[深度学习] 深度学习IEEE最新论文

说明： 语音识别主要作用就是把一段语音信号转换成相对应的文本信息,系统主要由声学特征提取、语言模型、声学模型和解码器等组成。训练识别的过程是从原始波形语音数据中提取的声学特征经过训练得到声学模型,与发声词典、语言模型组成网络,对新来的语音提取特征,经过声学模型表示,通过维特比解码得出识别结果。
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[深度学习] 通过深度强化学习的交通信号时间

说明： 通过深度强化学习的交通信号时间，IEEE最新文章 .打造交通信号控制的强化学习系统 如果把由信号机、检测器等组成的交通信号控制系统当成一个“智能体”，将我们目睹的人车路当成“环境”，通过如下方式就可以构造强化学习系统：传感器从环境里获取观测状态（例如：流量、速度、排队长度等），传递给信号机，信号控制系统根据这些状态来选择一个得分最高状态的动作来执行（例如：当前相位保持绿灯或者切换成红灯），并对执行效果进行回馈（例如：采用排队长度作为回报函数），系统根据回报结果，调整打分系统的参数。这样就形成一
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[机器学习] 自适应波段选择

说明： 自适应波段选择 ABS算法，在计算高光谱的波段选择中用到的算法
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[深度学习] CRC32校验码算法完全版

说明： 由于项目需要，解决一个流媒体文件的crc32校验码。网上查了很多的资料，发现了此校验码和生成多项式以及算法本身都有关系。对于不同类型的文件所使用的多项式以及算法不同，对于不同的生成多项式所生成的crc32表不同，不同的算法也会产生不同的结果。下面分类比较两种不同用途的crc32校验码的计算方法。
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[机器学习] 手写ox识别训练集+测试集

说明： 手写ox识别训练集+测试集手写ox识别训练集+测试集手写ox识别训练集+测试集
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[深度学习] python 2.7版本cv2.pyd 中包括32位与64位

说明： 基于opencv 中的python版本，包括32位与64位的cv2.pyd，适合于医学图像的等操作，操作步骤：cv2.pyd复制出来放在到C:\Python27\Lib\site-packages目录下。解决的问题：ImportError: DLL load failed: %1 不是有效的 Win32 应用程序。
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[机器学习] 搜狐2012新闻语料（已分类，utf8格式）

说明： 对搜狗实验室的2012搜狐新闻语料进行切分、格式转换（已转为UTF8），从中抽取了11个新闻类别并分文件夹存储，每个txt文件包含600篇新闻。数据大概共54M，可以用于中文分类。
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[机器学习] 中文电子病历实体识别论文

说明： 中文电子病历实体识别论文，使用CRF进行NER识别，值得参考
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[机器学习] Translational Biomedical Informatics

说明： Recent technological advances in next-generation sequencing (NGS) provide unprecedented power to sequence personal genomes, characterize genomic landscapes, and detect a large number of sequence variants. The discovery of disease-causing variants in
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[深度学习] MNIST_data

说明： MNIST_data手写体数字识别（友情提示-与py文件放在同一目录内）： import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist_data = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
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[机器学习] 嵌入式简介

说明： 介绍ARM的历史，是老师讲课的课件，只是分享，别无他意
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[机器学习] 粒子滤波的相关文献

说明： 粒子滤波的相关文献
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