注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. tech-health-lab--源码

  2. 技术健康实验室 _我们的使命是提高临床设施的效率。 概述 这是一个基于Flask的应用程序，可用于预测不同类型的疾病，例如糖尿病，肺炎，乳腺癌，疟疾和此类疾病。 特征 智能症状检查器 更准确的癌症诊断 更快地诊断各种致命的身体疾病。 能够检测心脏，肝脏，疟疾和肺炎的早期阶段。 还指导如何从疾病中治愈。 [快来了] 分析世界范围内传播的疾病。 [快来了] 包括各种图形和图表，以实现更好的可视化。[即将推出] 预约部分。 [快来了] 肿瘤检测和接触追踪。 [快来了] 动机 这是我的最后一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：weixin_42099116

  1. Malaria-Detection-源码

  2. CNN架构检测疟疾疾病的性能比较 这项研究使用了VGG-16，VGG-19，VGG-16二进制，VGG-19二进制，Alexnet，MobileNet，ResNet34，ResNet50和CNN2D等深度学习算法来从图像中确定感染了疟疾的细胞。 从研究中可以明显看出，名为AlexNet，VGG-16，VGG-19，VGG16二进制，VGG-19二进制，MobileNet，CNN2D，ResNet34和ResNet50的算法的准确度分别为94.84％，92％，92％，97.4％，分别为96.53％

  3. 所属分类：其它

  1. 疟疾检测-源码

  2. 疟疾检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：253kb
    • 提供者：weixin_42124743

  1. 疟疾检测-源码

  2. 疟疾检测 数据集

  3. 所属分类：其它

  1. 疟疾检测-源码

  2. 疟疾检测

  3. 所属分类：其它

  1. 细胞疟疾异常检测：用于细胞图像疟疾检测的自动编码器-源码

  2. BDOS 该项目包括通过自动编码器开发异常检测方法来识别带有疟疾的细胞。 在项目结束时，显示了自动编码器潜在空间的可解释性方法。

  3. 所属分类：其它

  1. ML-源码

  2. 疟疾检测

  3. 所属分类：其它

  1. 疟疾检测-源码

  2. 疟疾检测 使用SVM，线性回归和CNN来自动完成将血液涂片图像分类为感染或未感染的任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_42116585

  1. CNN疟疾检测-源码

  2. 该项目的详细文章可以在找到 目录 基本信息 在该项目中，我们已经开发了神经网络以使用卷积神经网络对细胞是否被感染进行分类。 我们使用了Kaggle提供的数据集，其中包含27558张受感染和未感染细胞的图像。 先决条件 要使用它，您需要满足以下条件： 1. Python3 2. Pip 正在安装 在计算机上获得必备条件后，执行以下命令： $ pip install -r requirements.txt 这将为您安装所有必需的库。 依存关系 使用以下项目创建项目： Keras： pip in

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：340mb
    • 提供者：weixin_42132359

  1. Thesis_DSS:最终论文-源码

  2. 论文_DSS 最终论文：建立了一个深度学习神经模型来正确检测疟疾寄生虫。 模型完成后，使用知识提炼将“知识”转移到更轻，更小的神经网络。 然后将gradcam应用于观察两个神经网络的模式并生成热图，然后使用称为结构相似性指数（SSIM）的图像处理技术对其进行比较。 与疟原虫分类有关的许多初期工作都是基于Rajamaran等人所做的工作。 2018。 数据来源。 从此处获取知识提炼的源代码。 此外，该页面对我也有很大帮助。 图像比较方法SSIM的源代码从这里开始。 gradca

  3. 所属分类：其它