深度学习CNN代码,帮助理解卷积网络，代码是可以运行的，没有问题

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在用户生成的内容上使用2D CNN识别Twitter中的机器人帐户 Marco Polignano，Marco Giuseppe de Pinto，Pasquale Lops，Giovanni Semeraro ， ， ， 全文可在上 抽象 在网络上自动发布内容的帐户数量正在快速增长，遇到它们非常普遍，尤其是在社交网络上。 它们通常用于发布广告，虚假信息和用户可能会遇到的骗局。 这样的帐户称为bot，是机器人的缩写（又称社交bot或sybil帐户）。 为了支持最终用户确定社交网络帖子来自何方，机器人还是真实用户，至关重要的是自动准确地自动识别这些帐户并及时通知最终用户。

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基于卷积神经网络（CNN）的肺结节自动检测的深度学习模型

SRCNN Tensorflow Tensorflow 中超高分辨率CNN的实现 运行步骤示例： cd example python train.py python super_resolve.py --image_file YOUR_IMAGE

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经典的识别数字代码 ， 数据放在Data文件夹内，之前找了好久，不是没数据，就是代码不全，自己调好一份直接能跑的，方便大家用。

【手写数字识别】基于卷积神经网络CNN实现手写数字识别分类matlab源码

随着大数据的引入及其在图像采购设备中的惊人进步，将医学数据转换为有价值的知识已成为生物信息学领域的重要挑战。 采购的医学图像需要对图像进行大量分析和诊断，这可以使用人工智能技术（例如机器学习和深度学习）来完成，这些技术可以提供自动诊断解决方案。 深度学习方法可以为医学图像诊断提供优化和精确的解决方案，并且可以作为即将到来的医疗保健应用的重要方法。 本文将讨论一些当代深度学习神经网络及其在各种疾病检测中的应用。