车牌检测与识别数据集：包括训练车牌检测模型数据：车牌和非车牌图块大小是136*36。 训练字符识别模型数据： 车牌字符大小是20*20，包括：数字：0~9；字母：A~Z；省市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝， 文章链接：https://tuomasi.blog.csdn.net/article/details/123246627?spm=1001.2014.3001.5502

21年电赛 智能送药小车 数字识别模型+代码

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K210字母识别模型及代码，可以同时识别多个字母，适用于micpy产品 部署平台nncase 模型网络transfer_learning 主干网络mobilenet_0.75 训练次数100 批量大小32 学习率0.001 标注框限制10 训练集：558 验证集：62

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为了维系优质客户与企业之间良好的合作关系，实现企业盈利的最大化，构建基于机器学习算法的优质客户识别模型。在电力客户管理数据库中采集待识别的客户信息，并统一客户信息的格式。分别从信用度、合作时间以及资金运转能力等方面，设置优质客户判断标准。利用机器学习算法，得出客户的价值评估结果，并按照权重值分别与设置的判断标准做匹配，从而得出优质客户的识别结果。为了验证识别模型的应用效果设计实验，并得出实验结论：应用优质客户识别模型后，电力企业的总盈利额提高了3.69%。

基于python实现的BP神经网络手写数字识别模型实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能 课程作业 手写数字数据集 BP网络模型识别手写数字 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。因此，它通常被认为是一种监督式学习方法。反向传播要求人工神经元（或“节点”）的激励函数可微。

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