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面向医学领域的深度学习项目实战
面向医学领域的深度学习项目实战
深度学习
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面向医学领域的深度学习项目实战课程
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课程分享——面向医学领域的深度学习项目实战，完整版20章，附源码、课件等。 课程内容主要包括： 1.深度学习经典算法解读（包括分类，检测，识别，分割，命名实体识别，知识图谱等经典算法）； 2.基于医疗数据集的项目实战（包括数据处理，网络架构分析，源码解读等）； 3.实际应用场景效果分析与应用实例。整体风格通俗易懂，提供课程所需全部内容。 课程概述 面向医学领域的深度学习实战课程旨在帮助同学
面向医学领域的深度学习项目实战.rar
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分享课程-面向医学领域的深度学习项目实战，完整版20章，提供源码、课件和数据下载！ 课程内容主要包括： 1.深度学习经典算法解读（包括分类，检测，识别，分割，命名实体识别，知识图谱等经典算法）； 2.基于医疗数据集的项目实战（包括数据处理，网络架构分析，源码解读等）； 3.实际应用场景效果分析与应用实例。整体风格通俗易懂，提供课程所需全部内容。
面向医学领域的深度学习项目实战视频教程
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给大家分享一套视频教程，面向医学领域的深度学习项目实战，完整版20章，附源码、课件等。 课程概述 面向医学领域的深度学习实战课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习核心算法及其在医疗领域应用实例。
unet-面向医学领域的深度学习实战，视频和代码
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U-Net是一种深度学习网络结构，最初是用于图像分割的，后来被广泛应用于医学图像处理。在U-Net的经典结构中，它具有对称的encoder-decoder架构，即下采样路径（encoder）和上采样路径（decoder）。这种结构使得网络可以学习到从原始图像到目标分割图像的精细特征。 面向医学领域的深度学习实战，U-Net可以应用于多种任务，如医学图像分割、目标检测、疾病诊断等。以下是一个使用U
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【项目实战】Python实现深度神经网络gcForest(多粒度级联森林)分类模型(医学诊断)
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【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断).zip
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【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断) 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)收集数据； 3)数据预处理； 4)探索数据分析； 5)特征工程； 6)LSTM建模； 7)模型评估； 8)临床应用。
OpenCV.2.Computer.Vision.Application.Programm
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Visual+C++数字图像模式识别技术及工程实践.第2版\代码
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数字图像处理及模式识别
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【MIT-AI+医学课程】面向生命科学的深度学习课程
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本课程更广泛地介绍了基因组学和生命科学的基础和最先进的机器学习挑战。我们介绍了深度学习和经典机器学习方法来解决关键问题，比较和对比它们的力量和局限性。我们力求使学生能够评估我们在这个快速发展的领域所面临的关键问题的各种各样的解决方案，并执行能够产生巨大影响的新的使能解决方案。作为课程的一部分，学生将实施具有挑战性的问题的解决方案，首先是在一个精心选择的任务集的问题集，然后在一个独立的项目。学生将在
lung_diseases-cv：该项目旨在通过深度学习在健康领域解决一些医学患者的胸部X光图像
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精通Visual_C++数字图像处理技术与工程案例
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《精通Visual C++数字图像处理技术与工程案例》是一本深度探讨如何利用Visual C++进行数字图像处理并解决实际工程问题的专业书籍。本书的核心内容涵盖了从基础理论到高级应用的全面知识体系，旨在帮助读者掌握在C++...
Mastering OpenCV 3 - Second Edition
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总体而言，《精通OpenCV 3 第二版》是一本深入浅出介绍OpenCV库的教材，适合希望通过实战项目来掌握计算机视觉技术的开发人员。通过阅读本书，读者可以掌握如何使用OpenCV 3进行图像处理、视频分析、3D重建、物体...
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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行人跌倒数据集（VOC格式）
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