这里为你收集整理了关于AI,机器学习,深度学习相关的资料一份,质量非常高,如果你投入时间去研究几天相信肯定对你有很大的帮助。到时候你会回来感谢我的。 本资源是经过本地编译测试、可打开、可运行的文件或源码,可以用于毕业设计、课程设计的应用、参考和学习需求,请放心下载。 祝愿你在这个毕业设计项目中取得巨大进步,顺利毕业! 但强调一下,这些项目源码仅供学习和研究之用。在使用这些资源时,请务必遵守学术诚信原则和相关法律法规,不得将其用于任何商业目的或侵犯他人权益的行为。对于任何因使用本资源而导致的问题,包括但不限于数据丢失、系统崩溃或安全漏洞,风险自担!
2025-07-05 19:00:27 24.76MB 人工智能 Ai 机器学习
1
胸片分割】基于matlab GUI最小误差法胸片分割系统【含Matlab源码 1065期】.md
2024-11-27 22:50:47 13KB
1
4000张肺炎胸片图片数据集 4000张肺炎胸片图片数据集 4000张肺炎胸片图片数据集
2022-12-06 12:29:03 953.04MB 数据集 胸片 图片 深度学习
分为正常肺部和肺炎肺部
2022-06-27 19:10:19 966.3MB 数据集
1
深度学习,机器学习,图像处理的matlab源代码, 基于最小误差法的胸片分割系统.
2022-06-20 14:07:43 997KB 深度学习 机器学习 图像处理
1
胸片阅读及动态数据库关系设计
2022-06-12 11:03:43 32KB 文档资料
基于机器学习的胸片分割系统matlab实现,内部包含数据集以及完成源码
2022-05-29 16:05:26 1005KB matlab 机器学习 源码软件 开发语言
Covid预后 该存储库包含用于复制以下论文的代码: 我们还提供了MoCo预培训过程中的模型,供有兴趣根据自己的数据进行微调的小组使用。 在使用此代码或预先训练的模型之前,请查阅。 安装 首先,按照安装PyTorch。 然后,导航到CovidPrognosis根目录并运行 pip install -e . 之后,您应该可以在cp_examples运行示例。 用法 对于预训练,您需要下载或数据集。 下载数据后,将路径添加到configs/data.yaml ,并且应将其用作默认路径。 cp_examples目录包含三个子目录,分别对应于本文中的培训阶段: moco_pretrain :动量对比度(MoCo)预训练(例如,使用MIMIC,CheXpert或同时使用两者) sip_finetune :对单图像预测任务(即,单图像不良事件预测或氧气需求预测)的sip_finetune模型进行微调 mip_finetune :针对多图像预测任务的mip_finetune模型的微调 我们的代码建立在框架之上。 为公共X射线数据集设置了MoCo预训练和SIP微调的示例脚本-由于考
2022-04-01 16:36:40 43KB deep-learning pytorch medical-imaging x-ray
1
LED胸片,名片屏,miniLED,无驱版Mini LED Display,miniLED屏改字软件,已经测试可以用。
2021-12-22 20:00:58 11.37MB miniLED
1
胸片对结核病的分析
2021-12-14 09:00:48 18KB matlab
1