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由于博士生辍学率高、毕业年限长、就业去向多元化等问题的存在,过去二十多年间,美国政府、社会和高校开展了许多改革项目。密歇根州......
目前人头检测得到了广泛地应用,如商场的客流量统计,学生教室出勤情况统计,地铁站、火车站运输量统计等。同时人头检测又是行人检......
生姜别名姜根或因地辛,性温,属多年生草本植物的根茎。不仅具有食用价值,还有着软化血管、促进人体的血液循环等较大的药用价值,对......
近年来随着低成本小型化三维传感器大量涌现,三维模型数据的获取变得越来越容易,与二维数据相比三维模型数据包含更多的原始数据信......
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本文基于深度学习卷积神经网络(CNN)和图像识别技术对身份证的地址、姓名、身份证号码等问题展开深入研究,对身份证上的文字信息完......
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为解决野外宿营过程中,可能遇到的安全(火灾、野兽入侵、外出遇险等)与环境问题(温湿度、是否下雨等),提出基于ZigBee技术的野外营......
随着中国高速公路发展从大规模建设阶段向大规模养护阶段的转变,高效和自动化的路面破损检测技术具有越来越重要的研究意义和应用......
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本实验以三种储藏时间不同的笔架茶1#、2#和3#茶为原料,用热回流法和有机溶剂萃取法联用的方法提取其生物碱,分析了热回流时间(A)和......
以不同氮素供应对短葶飞蓬(Erigeron breviscapus)进行了人工栽培试验,探讨氮素对药用植物生长和次生代谢产物含量及产量的影响作......
目的:探讨咖啡因表面分子印迹聚合物的吸附性能,分析该印迹聚合物用于提取茶叶中咖啡因的可行性。方法:以咖啡因(caffeine)为模板分子,......
根据实验室提供咖啡因热力学实验数据,经过筛选选择了较好的人工神经网络模型2-2-1BP神经网络模型,利用训练后的2-2-1BP人工神经网......
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目的建立HPLC法测定射干抗病毒注射液中绿原酸和咖啡酸的含量。方法采用Hypersil ODS柱,0.01mol·L^-1磷酸二氢钠溶液(1%磷酸溶......
文章以武夷山地区36份茶树种质资源样品为试验样本,通过测定样品中L-茶氨酸(L-The)、儿茶素(C)、表儿茶素(EC)、没食子酸(GA)、表......
深度学习框架Caffe是一种新型图像分类工具,不仅可以提升图像分类速度,而且可以提升图像分类精确度。因此,笔者以Caffe在图像分类......
目前使用的深度学习框架较多,每个框架都有自己的特点。这些深度学习框架都完美支持深度神经网络,深度学习训练模型通常是建立在大数......
期刊
提高小儿酚氨咖敏颗粒含量测定质量标准,更有效的控制其含量。用HPLC法同时测定氨基比林、对乙酰氨基酚和咖啡因的含量。采用Diamon......
目的建立因泼来特注射液中盐酸普鲁卡因和咖啡因的含量测定方法。方法用高效液相色谱(HPLC)法,Hypersil ODS C18色谱柱(250 mm×4......
目的建立HPLC法测定阿咖盼胶囊中三种成分的含量。方法 采用Phenomenex C18色谱柱,以甲醇-1%醋酸溶液(65:35)(用三乙胺调节pH至3.5)为流动......
目的建立测定新复方大青叶片中对乙酰氨基酚和咖啡因的含量方法,以考察新复方大青叶片的质量。方法采用反相高效液相色谱法测定新......
深度学习发展至今已经在诸多领域展现出卓越的性能,利用卷积神经网络进行图像识别是当前深度学习的重要应用之一。运用卷积神经网......
在具有多个绘制节点的并行绘制系统中,负载均衡算法起到至关重要的作用,直接影响到并行绘制系统的工作效率和系统资源的利用率。传......
在行人监控视频中,由于行人遮挡、场景光照变化,人群分布不均等因素的影响使得现有方法难以准确统计视频中人数。针对该问题,提出......
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苹果表面伤疤分类是图像分类的一种特殊应用,是根据苹果表皮伤疤的具体形状和大小将苹果划分到某一具体的类中。传统的机器学习方......
深度学习作为传统机器学习的分支,在近10年中取得了令人瞩目的成果。它通过组合多个非线性的特征提取器,实现数据向高维度的变换,......
移动互联等新一代信息技术的广泛深入使用,带来了海量的图像数据。利用传统的CBIR检索方法,已满足不了人们对海量图像的检索需求。......
Caffe是目前广泛应用于计算机视觉处理的深度学习框架之一,支持卷积神经网络的模型训练与预测。本文利用caffe支持的AlexNet卷积神......
<正>一、概述浅层学习起源上世纪20年代人工神经网络的反向传播算法(Back-Propagation)的发明,这时候的人工神经网络算法也被称为......
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随着汽车的使用率和普及率越来越高,相关的安全问题也日益增多,人们对于识别速度和精度也有了更高的要求。而近年来深度学习的理论......
随着大数据时代的到来,与传统的机器学习相比,具有更多隐含层的深度卷积神经网络具有更复杂的网络结构和更强的特征学习以及特征表......
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