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搜索资源列表

  1. 基于差分方程的人口预测数学建模

  2. 本文针对我国人口增长中出现的新特点，建立了两个符合实际情况的预测模型。 模型一：基于Logistic 模型，建立了含市、镇、乡人口相互流动关系的微分方程模 型，求得全国总人口数在短期内将持续增长，到2010 年、2020 年分别为13.59 亿和14.44 亿，具有较好的中短期预测效果。 模型二：从年龄转移与总和生育率出发，建立了离散型人口发展模型。 1. 针对性别比例，引入女性比例转移矩阵，利用计算机进行随机模拟，建立起动态 的女性比例转移矩阵； 2. 针对人口迁移，引入人口迁移率矩阵，将迁

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-31
    • 文件大小：189kb
    • 提供者：abc282190887

  1. 大型数据库课程设计机房上机管理信息系统

  2. 《大型数据库》课程设计 课题 机房上机管理信息系统 班级 学号 姓名 成绩 2008年11月12日—2008年11月30日 目录 第一章 数据库系统概述…………………………………………....2 1.1概述………………………………………………………….2 1.2问题定义及内容简介…………………………………………….4 1.3背景………………………………………………………….4 1.4本系统需求功能分析…………………………………………….5 第二章 系统需 求分析…………………………………………

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2009-07-05
    • 文件大小：165kb
    • 提供者：qcddylyg

  1. 水漫三D社区 动网修改美化版

  2. 以前也是使用别人做好的论坛，但是发现有几个很烦恼的地方，一是整体程序庞大，二是许多垃圾插件太多，不实用。于是就产生了自己来美化安装的想法，用了三天三夜的时间（实话^O^）弄完了这个论坛。 本论坛的一些特点： 1.整合了一些必要插件的数据库，让数据库占用程序的空间大大变小了，大家可以看看，现在的程序大小只有14MB，如果不整合，估计就不是这个数量了。 2.加强了前后台的很多细小功能，这些大家可以在使用比较原动网程序就可以看到（比如可以通过后台修改用户的性别，我忘记了动网原来的程序是不是也可以如

  3. 所属分类：Flash

    • 发布日期：2005-12-27
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：chenxh

  1. 用身高和体重数据进行性别分类的实验报告

  2. matlab Parzen窗法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器 用Fisher线性判别方法求分类器 留一法估计错误率

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2012-05-03
    • 文件大小：199kb
    • 提供者：xyd90

  1. 清华模式识别第一大次作业

  2. 用身高体重数据进行性别分类的实验 用本组采集的数据作训练样本，采用身高和体重为特征进行性别分类，在正 态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分类器，写出得到的决 策规则；将分类器应用到训练集上计算训练错误率；把分类器应用到 dataset1.txt 上，计算测试错误率。在分类器设计时尝试采用不同先验概率（比如0.5 对0.5，0.24 对0.76 等），考查对决策和错误率的影响。 自行给出一个决策表，采用最小风险贝叶斯决策重复上面的实验。 用题2 中得到的似然比或对数似然比为分类指标，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-24
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：hechao930407

  1. 清华大学模式识别第二次大作业

  2. 1． 仍然使用第一次作业中收集的数据作为训练集（注意：不得超过20+20 例样 本），采用身高和体重为特征进行性别分类，训练SVM 分类器，在测试数据 dataset1.txt 上测试分类效果。SVM 中分别使用线性核和高斯核，参数自己 确定。 2． 使用一个较大的数据集（dataset2.txt）作训练样本，采用身高和体重为特征 进行性别分类，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率贝叶斯分 类器，写出得到的决策规则；把分类器应用到dataset1.txt 上，计算测试错 误率。（自行决

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-24
    • 文件大小：56kb
    • 提供者：hechao930407

  1. 按身高体重的性别分类--parzen窗估计+最小错误率分类

  2. 其中女生类别标号为0，男生类别标号为1，数据集为dataset1.txt，dataset2.txt，dataset3.txt，第一列为身高，第二列为体重，第三列为类别标号

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-04-13
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：mscej

  1. 性别估计论文

  2. 几篇关于人脸图像中的性别估计问题的研究，在人脸识别领域有很大的参考价值。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-07-27
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：chenxjchenxiaoj

  1. Video Analytics for Business Intelligence（视频分析及商业化应用）

  2. 内容 第一部分：计算机视觉 对象检测和跟踪 基于实例的快速近似最近邻法 视频搜索 第二部分：人口统计 人类年龄估计与性别分类 室内大多数静态人物的计数 场景不变人群数量与人群占有率分析 用软件识别顾客行为和停留时间 生物识别技术 从检测到的功能模块生成自动活动轮廓 视频场景分析的区域、 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-03
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：discoverhfub

  1. 几篇关于人脸识别的硕士论文

  2. 人脸检测是指在图像中通过某种方法找到单个或多个人脸的位置和大 小，是人脸识别、人脸跟踪、姿势估计以及表情识别等研究的第一步。而基 于人脸特征的性别识别的研究又是近期模式识别中的热点问题，它的研究成 果在某些公共场合对人群的性别分析将可以起到很大的作用。以往的人脸检 测方法在速度或准确率方面总是有一些不足的地方，而性别识别又是个崭新 的研究热点，所以研究出一种既快速又准确的人脸检测方法，并且在此基础 上研究出有效的性别识别方法具有重要意义。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-02-22
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：xiandingxiang

  1. 通过JNA调用虹软年龄和性别估计SDK的Demo

  2. 0.主要解决既有Java Demo中Age和Gender估计Sdk调用失败问题, 重整了代码, 替换了jna版本. 1.此项目在Windows10 64bit, JavaSE-1.7 64bit, Eclipse Version: Photon (4.8)Build id: I20180611-0500 下基于既有Demo开发并测试通过. 2.其中引用的jna-5.0.0及slf4j-1.7.25已包含在项目中(请参考lib目录). 3.请使用适当的AppId,SdkKey,路径替换下列文件中

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-28
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：a0soft

  1. Mathematics for Computer Science 2017.7z

  2. I 数学分析（Proofs） 简介（Introduction） 0.1 参考文献（References） 1 什么是证明？（What is a Proof?） 1.1 命题（Propositions） 1.2 谓词（Predicates） 1.3 公理化方法（The Axiomatic Method） 1.4 我们的公理（Our Axioms） 1.5 证明命题的含义（Proving an Implication） 1.6 证明「有且仅有」（Proving an「If and Only If」

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-25
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：idealtracy

  1. age-gender-estimation, 用于年龄和性别估计的CNN网络的Keras实现.zip

  2. age-gender-estimation, 用于年龄和性别估计的CNN网络的Keras实现 年龄和性别估计这是CNN的一个Keras实现，用于估计来自一个人脸图像 [1, 2 ]的年龄和性别。 在培训中，使用数据集 。[ jul 。5，2018 ]，UTKFace数据集可以用于训练。添加了AppA真实数据集的[ apr 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-09
    • 文件大小：864kb
    • 提供者：weixin_38744153

  1. 在来自巴西东北部的现代骨骼鉴定中对DSP2工具的验证

  2. Diagnose Sexuelle Probabiliste v.2（DSP2）是一个准确的工具，可用于通过鼻骨来估计一个人的性别。 这项研究的目的是验证DSP2工具在巴西东北部骨骼样品中的适用性，并证明其准确性，准确性和可靠性。 该样品由来自巴西伯南布哥州伯南布哥大学牙科学学院法医人类学研究中心的301 os coxae组成。 结果表明，可以正确估计总样本中83.7％的性别。 错误率为0.4％，不确定个体的百分比根据所使用的测量组合而变化。 结果显示出较高的准确度指标和较低的错误率，表明DSP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：345kb
    • 提供者：weixin_38720997

  1. age_detection:使用Transformer模型进行年龄和性别分类-源码

  2. 基于Visual Transformer的年龄估计 尝试Visual Transformer的有趣项目，花了几天时间。 自动化的年龄和性别估算在许多应用中变得至关重要。 有多种方法可以根据人的声音，面部特征和姿势来预测年龄和性别。 在本文中，将研究基于图像的方法。 该方法需要人脸的二维图像。 这种方法的挑战性问题是，在不受限制的环境中对脸部进行实验时，其性能会大大降低。 另一个问题是基于个人生活方式，遗传和环境的老龄化差异。 简单地说，不同的人年龄不同。 另一个挑战是生物年龄和表观年龄之间的区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：250kb
    • 提供者：weixin_42126399

  1. 相关的扭曲高斯过程，用于特定性别的年龄估计

  2. 相关的扭曲高斯过程，用于特定性别的年龄估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：567kb
    • 提供者：weixin_38739044

  1. Face_Analyzer：此Android应用程序的目的是利用Microsoft Face API不仅检测图像中的单个面Kong，而且还为每张面Kong提供诸如情绪，估计的年龄，性别等信息。 此应用程序的可能应用是在游乐园，教室和住宅中-

  2. 面部分析仪 此Android应用程序的目的是使用Microsoft Face API不仅检测图像中的单个面Kong，而且还提供有关每张面Kong的面部属性的信息，例如情绪，估计的年龄，性别等。 此应用程序的可能应用是在游乐园，教室和住宅中。 游乐园除了可以分析乘车前后人们的情绪外，还可以使用该应用根据年龄和其他属性收集有关乘车人群的类型的数据。 此外，该应用程序可在教室中用于分析教给学生的脸部。 然后，教师可以查看有关情绪的数据，以查看学生是否能够理解，享受或不喜欢这堂课。 最后，该应用程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_42116705

  1. 年龄性别估算：Keras实施CNN网络进行年龄和性别估算-源码

  2. 年龄和性别估计 这是CNN的Keras实现，用于根据面部图像估算年龄和性别[1、2]。 在训练中，使用。 [八月。 2020年1月21日]； 使用tensorflow.keras [君。 ]发布了 [11月。 [2018年12月12日]启用Adam优化器； 似乎比动量新元更好 [9月。 23，2018]演示目录 [八月。 [2018年11月11日]添加年龄估算子项目 [七月。 2018年5月5日] UTKFace数据集可用于培训。 [4月。 [2018年10月10日]，添加了APPA-R

  3. 所属分类：其它

  1. 多任务学习：在IMKI-Wiki数据集上对GENKI4k进行多任务学习微笑检测，年龄和性别分类-源码

  2. 使用多任务学习进行微笑检测，性别和年龄估计 在原始论文《 ，作者仅根据给定图像就能够对个人的年龄进行分类，从而显示出非凡的结果。 让我们看看在有限的资源下，如何通过自我构建架构获得准确性（我猜是很糟糕）。 不仅是年龄，我们还使用多任务训练技术对性别和微笑进行分类。 依存关系 Python 3.x OpenCV 2 张量流 麻木 大熊猫 matplotlib 科学的 海生的 用于人脸检测 用法 下载数据集 首先下载和 （裁剪版）数据集。 预处理数据 首先运行 。 此步骤预处理IMDB-WI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：149mb
    • 提供者：weixin_42117622

  1. 基于卷积神经网络的年龄估计

  2. 近年来，面部识别技术已经成为模式识别领域中的热门话题。 人脸是人类最重要的生物特征之一，其中包含许多重要信息，例如身份，性别，年龄，表情，种族等。 年龄是身份歧视的重要参考，年龄估计可以潜在地应用于人机交互，计算机视觉和商业智能。 本文解决了准确估计人类年龄的问题。 年龄估计系统通常由年龄特征提取和特征分类组成。 在特征提取部分，Gabor小波和局部二值模式（LBP）等众所周知的纹理描述符已用于特征提取。 在我们的方法中，我们使用卷积神经网络（CNN）提取面部特征。 通过建立基于丰富训练数据的多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：570kb
    • 提供者：weixin_38648309
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