基于自动核分割和CNN模型的白细胞分类方法 概述: 这项工作是对白细胞(白血球)细胞核分段,定位和四种类型的白细胞(白血球)的细胞核分段算法.The完整描述的新的CNN模型为基础的分类,定位和CNN模型,可以发现。 这是工作摘要: 开发了一种用于WBC核分割的通用算法,并在四个WBC公开数据集中得到了验证。 根据细胞核和白细胞比率的统计分析确定白细胞(白细胞)的位置。 设计了一种新的CNN模型,以对四种类型的本地化和裁剪的WBC(白细胞)图像进行分类。 在“ wbc_nucleus_seg_localz”目录中共享WBC核的分割,定位和裁剪方法的代码。 请查看代码并在MATLAB上运行(推荐版本:MATLAB 2017a或2019a或更高版本)。 在“ wbc_classify_cnn_model”目录中共享裁剪的WBC图像的数据集生成,CNN模型的训练和训练后的模型的推断的代
2022-02-07 00:26:35 445.46MB JupyterNotebook
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有文档,有代码
2022-01-23 13:04:38 6.31MB 最小二乘
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一种新的基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法 本文提出了一种基于LeNet-5的新型CNN进行故障诊断。 通过将信号转换为二维(2-D)图像的转换方法,该方法可以提取转换后的二维图像的特征,并消除手工特征的影响。 我觉得这很有趣,因为它将CNN应用于机械场景。 .py文件是CNN的实现。 但是我没有提供如何预处理数据集。 参考: L. Wen,X. Li,L. Gao和Y. Zhang,“基于卷积神经网络的新的数据驱动的故障诊断方法,”《 IEEE Transactions on Industrial Electronics》,第1卷。 65,不。 7,页5990-5998,2018年7月。
2022-01-22 17:48:05 29KB Python
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Playing Mountain Car Using Actor-Critic MethodPlaying Mountain Car Using Actor-Critic Method
2022-01-15 16:00:19 13KB Playing Mountain
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This textbook explores both the theoretical foundation of the Finite Volume Method (FVM) and its applications in Computational Fluid Dynamics (CFD). Readers will discover a thorough explanation of the FVM numerics and algorithms used for the simulation of incompressible and compressible fluid flows, along with a detailed examination of the components needed for the development of a collocated unstructured pressure-based CFD solver. Two particular CFD codes are explored. The first is uFVM, a three-dimensional unstructured pressure-based finite volume academic CFD code, implemented within Matlab. The second is OpenFOAM®, an open source framework used in the development of a range of CFD programs for the simulation of industrial scale flow problems. With over 220 figures, numerous examples and more than one hundred exercise on FVM numerics, programming, and applications, this textbook is suitable for use in an introductory course on the FVM, in an advanced course on numerics, and as a reference for CFD programmers and researchers.
2022-01-15 00:34:34 24.74MB matlab openfoam CFD
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牛顿的分差法。 求解如下公式: Pn(x) = f(x0) + f[x0,x1](x-x0) + f[x0,x1,x2](x-x0)(x-x1) + ... + f[x0,x1 ,..,xn](x-x0)(x-x1)..(xx[n-1]) 在哪里: f[x0,x1] = (f(x1-f(x0))/(x1-x0) f[x0,x1,..,xn] = (f[x1,..,xn]-f[x0,..,x_[n-1]])/(xn-x0)
2022-01-14 16:30:04 2KB matlab
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国外非常好的转子动力学教程,和国内的教材完全不一样,看后受益颇多。
2022-01-06 09:15:29 5.84MB Analytical Method;Rotor Dynamics;
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A Logical Approach to Discrete Math a book for programming logics
2022-01-04 16:39:37 20.27MB formal method programming
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我们在vue开发中用axios进行跨域请求时有时会遇到,同一个接口请求了两次,并且第一次都是options请求,然后才是post/get请求 如下图 options请求 get请求 为什么会出现这种原因呢? 这是因为CORS跨域分为 简单跨域请求和复杂跨域请求; 简单跨域不会发送options请求,复杂跨域会发送一个预检请求options。 1.简单跨域满足的条件 1.请求方式是以下三种之一: HEAD GET POST 2.HTTP的头信息不超出以下几种字段 Accept Accept-Language Content-Language Last-Event-ID Content-
2021-12-30 09:22:10 209KB eth io ios
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带有可能性分布信息的犹豫模糊语言环境下的TOPSIS方法,吴志彬,陈雪,人们在做决策时需要各种环境下的方法和计算支持。犹豫模糊语言术语集(HFLTS)已经广泛用于处理这样的一种环境,该环境中专家给出其偏�
2021-12-29 14:27:00 190KB 首发论文
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