卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）是一种具有局部连接、权值共享等特点的深层前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（...
信息传播的AI时代：机器学习赋能新闻出版业的数字化之旅...
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习...
通过对医学影像数据集（LIDC-IDRI）的处理，我成功地实现了病灶定位和特征提取。首先，我读取了DICOM文件并将其转换为图像体积数组。然后，对每个扫描进行了病灶注释的聚类和一致性合并，生成了病灶的掩模和边界框...
语音识别是人工智能领域的一个关键方向，涉及到大量的机器学习和深度学习技术。下面提供一个关于语音识别的概述，包括学习资料、开源技术和完整代码介绍，以及如何进行调优和案例分享。_基于librosa库和scikit...
关注TechLead，分享AI领域与云服务领域全维度开发技术。本文全面回顾了机器学习的发展历史，从早期的基本算法到当代的深度学习模型，再到未来的可解释AI和伦理考虑。文章深入探讨了各个时期的关键技术和理念，揭示了...
毕业设计选题-基于深度学习的老年人跌倒行为识别系统利用先进的计算机视觉技术和深度学习算法，能够准确地识别老年人跌倒的行为模式，及时发出警报并提供紧急救援。深入探讨了系统设计原理、数据集的构建与处理方法，以及模型训...
机器学习和人工智能应用中，图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型，我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言，特别适用于需要高性能计算的任务。...
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分析和解决问题的技术。一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型...
【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战（附源码和数据集）_使用knn进行水果分类...