全国职业院校技能大赛“区块链技术应用”赛项中的“航班延误险案例”是一个实际应用区块链技术的智能合约示例，主要通过区块链技术实现航班延误险的自动化赔付流程。智能合约是运行在区块链之上的程序，它能够自动执行合约条款，并且一经部署，合约的内容不可更改，保证了交易的不可篡改性，增强了合约执行的透明性和安全性。 智能合约在航班延误险中的应用具有重要的现实意义。传统的航班延误险赔付流程复杂，需要保险公司和旅客之间进行多次沟通，同时涉及大量的纸质文件审核，耗时且效率低下。而采用智能合约技术，可以通过自动化的合约逻辑来判定赔付条件是否成立，一旦航班出现延误，并且符合合约中预设的赔付标准，智能合约就能自动执行赔付流程，将保险金赔付给旅客的账户中，大大简化了操作流程，减少了人工干预，降低了赔付成本。 在这个案例中，智能合约的编写需要详细的业务逻辑处理，包括航班信息的实时获取、延误的判断标准、保险金额的计算、赔付的时间节点等。这些业务逻辑需要通过编程语言精确地在智能合约代码中实现。代码的编写往往涉及solidity等智能合约开发语言，这些语言专门为区块链环境下的合约编写而设计，具备了高度的安全性和专用性。 在“航班延误险案例”中，智能合约的实现涉及到多个方面。需要一个可靠的航班信息数据源，这通常依赖于外部API接口来获取实时的航班状态信息。合约需要有能力判断一个航班是否延误，并且这一判断标准要与传统的保险合同保持一致。再次，合约应当能够处理赔付的支付，这涉及与区块链货币接口的交互。为了保障整个流程的合规性和安全性，智能合约中应当包含必要的异常处理逻辑和访问控制机制。 通过智能合约实现的航班延误险，还能够为保险公司带来更多的数据收集和分析的机会。由于区块链的特性，所有的交易记录都是透明且不可篡改的，这为保险公司提供了大量的历史数据，有助于他们进行风险评估和产品优化。此外，对于旅客而言，智能合约提供的自动化赔付机制，无疑提升了其购买保险的整体体验。 智能合约的应用并不仅限于航班延误险，它是区块链技术能够在各行各业中发挥作用的一个典型例子。无论是在金融、供应链管理、版权保护还是在其他需要合同执行的领域，智能合约都提供了去中心化和自动化执行的可能性，极大地拓宽了区块链技术的应用边界。 智能合约在航班延误险案例中的应用，不仅是区块链技术与现实业务结合的一个实例，也是推动智能合约技术发展和完善的重要动力。随着技术的进步和应用场景的拓展，智能合约将在更多领域发挥其潜力，成为未来社会中不可或缺的技术工具。

HiFormer：基于CNN和Transformer的医学图像分割方法 HiFormer是一种新颖的医学图像分割方法，它将卷积神经网络（CNN）和Transformer结合，以解决医学图像分割任务中存在的挑战性问题。该方法通过设计了两个多尺度特征表示使用的开创性Swin Transformer模块和基于CNN的编码器，来确保从上述两种表示中获得的全局和局部特征的精细融合。实验结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。 医学图像分割是计算机视觉中的主要挑战之一，它提供了有关详细解剖所需区域的有价值的信息。这些信息可以极大地帮助医生描述损伤、监测疾病进展和评估适当治疗的需求。随着医学图像分析的日益使用，高精度和鲁棒性的分割变得越来越重要。 卷积神经网络（CNN）具有提取图像特征的能力，已被广泛用于不同的图像分割任务。然而，CNN模型在医学图像分割任务中的性能受到限制，因为它们只能在局部范围内捕获特征，而忽视了长距离依赖关系和全局上下文。 Transformer最初是为了解决这个问题而开发的，但它们无法捕获低级功能。与此相反，它表明，局部和全局功能是至关重要的密集预测，如分割在具有挑战性的上下文中。在本文中，我们提出了HiFormer，这是一种有效地桥接CNN和Transformer用于医学图像分割的新方法。 具体来说，我们设计了两个多尺度特征表示使用的开创性Swin Transformer模块和基于CNN的编码器。为了确保从上述两种表示中获得的全局和局部特征的精细融合。实验结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。 在近期的研究中，已经开发了一些基于Transformer的方法来解决CNN在医学图像分割任务中的限制。例如，DeiT提出了一种有效的知识蒸馏训练方案，以克服视觉变换器需要大量数据来学习的困难。Swin Transformer和pyramid visionTransformer试图分别通过利用基于窗口的注意力和空间减少注意力来降低视觉变换器的计算复杂度。CrossViT提出了一种新颖的双分支Transformer架构，可提取多尺度上下文信息，并为图像分类提供更细粒度的特征表述。DS-TransUNet提出了一种双分支Swin Transformer，用于在编码器中捕获不同的语义尺度信息，以执行医学图像分割任务。HRViT将多分支高分辨率架构与视觉变换器连接起来，用于语义分割。 然而，这些方法有一些障碍，阻止他们获得更高的性能：1）它们不能在保持特征一致性的同时，捕获全局和局部特征；2）它们需要大量的数据来学习和训练。因此，我们提出了HiFormer，以解决这些问题，并提供了一种更好的医学图像分割方法。 在实验部分，我们在多个医学图像分割数据集上进行了实验，结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、基于变换器和混合方法的有效性。我们的代码在GitHub上公开，供其他研究者使用和改进。

《C#开发实战1200例（第Ⅱ卷）》是一本深入浅出的编程书籍，专注于C#语言的实践应用。该资源包含了书中的所有源码以及配套的数据库文件，为学习者提供了丰富的实例，以帮助他们更好地理解和掌握C#编程技术。 在C#编程中，实例是学习的关键，因为它们将理论知识转化为实际操作，让开发者能够通过实践来加深理解。这本书中的1200个实例涵盖了C#语言的各个方面，包括但不限于基本语法、面向对象编程、异常处理、文件操作、网络编程、多线程、图形用户界面设计、数据库交互等。这些实例不仅展示了C#的功能，还强调了良好的编程习惯和设计模式的应用。 C#的基础语法是学习的起点，包括变量、数据类型、运算符、流程控制语句（如if-else、switch、for、while等）。通过实例，学习者可以了解如何声明和使用变量，以及如何利用不同数据类型处理不同类型的数据。此外，了解和掌握流程控制语句对于编写逻辑清晰的程序至关重要。 面向对象编程（OOP）是C#的核心特性。书中可能包含类的定义、对象的创建、封装、继承、多态等实例，这些都是理解和实现复杂软件系统的关键。通过这些实例，读者能够学会如何设计和实现具有模块化和可扩展性的代码。 异常处理是C#中处理程序错误的重要机制，通过try-catch-finally语句块，开发者可以编写健壮的代码，确保程序在遇到错误时能优雅地恢复或结束。书中的相关实例会展示如何捕获和处理异常，提升程序的稳定性。 文件操作是很多应用程序的需求，C#提供了丰富的文件和流类库。通过实例，学习者可以学会读写文件、追加内容、复制移动文件，以及处理XML和JSON等数据格式。 网络编程部分，可能包含TCP/IP、UDP通信、Web服务调用等实例，帮助开发者理解如何使用C#进行网络数据传输。 多线程是现代软件中的常见需求，C#提供了线程和任务类，使得开发者可以编写并发和异步程序。实例会涉及线程同步、并发控制和异步编程模型（如async/await）。 图形用户界面（GUI）设计，C#支持Windows Forms和WPF，实例可能涵盖按钮、文本框、菜单等控件的使用，以及布局管理、事件处理等。 数据库交互是许多应用程序的基础，书中可能会使用ADO.NET或其他ORM框架（如Entity Framework）来演示如何连接数据库、执行SQL查询、事务处理等。 《C#开发实战1200例（第Ⅱ卷）》的源码和数据库文件为学习者提供了一个全面的学习资源，涵盖了C#开发的多个重要领域，是提升C#编程技能的宝贵资料。通过这些实例，学习者不仅可以深化理论理解，还能积累实际项目经验，为未来的职业生涯打下坚实基础。

《冒险岛新版砸卷器——深入解析C#技术在游戏工具开发中的应用》 冒险岛新版砸卷器是一款由C#编程语言开发的工具，它主要用于游戏内的虚拟物品获取或角色属性提升。作为.NET框架的一部分，C#以其强大的类库支持、面向对象的特性以及优秀的性能，成为开发游戏辅助工具的首选语言之一。本文将深入探讨C#在这款砸卷器中的运用，以及相关技术知识点。 C#中的类和对象是理解砸卷器工作原理的关键。砸卷器可能包含多个类，如“卷轴”类、“砸卷”类、“游戏接口”类等，每个类都封装了特定的功能。例如，“卷轴”类可能包含了卷轴的属性（如类型、效果、稀有度等），而“砸卷”类则负责执行砸卷操作的逻辑，包括随机数生成、判断砸卷结果等。 在砸卷过程中，C#的随机数生成器（Random类）起着重要作用。开发者可以设定种子值，确保每次砸卷的结果具有一定的随机性，但又能在重复操作时重现结果，这对于测试和调试是十分必要的。此外，C#的事件处理机制也可能被用来响应用户的砸卷操作，提供友好的用户交互体验。 .NET框架提供了丰富的类库，如System.IO用于文件操作，System.Windows.Forms或WPF用于图形用户界面，使得开发者能快速构建出功能完善的砸卷器。例如，砸卷结果可能通过控制台输出，或者在GUI上动态更新显示，这些都是C# UI组件的强大之处。 在与冒险岛游戏服务器的交互方面，砸卷器可能需要模拟网络请求，这里可能用到HttpWebRequest或HttpClient类。开发者可能需要理解HTTP协议，设置合适的请求头和POST数据，以正确地与游戏服务器通信。如果游戏有反作弊机制，砸卷器还需要考虑如何规避或模拟合法的客户端行为。 安全性也是砸卷器开发中的重要考量。C#提供了异常处理机制，帮助开发者捕获和处理可能出现的错误。此外，为了防止被恶意篡改或反编译，砸卷器可能采用混淆技术，如ILmerge和PostSharp，来提高代码的保护级别。 版本控制工具如Git的使用，对于团队协作和代码管理至关重要。开发者可以通过Git进行版本管理和代码提交，同时利用GitHub或GitLab等平台分享和讨论代码。 "冒险岛新版砸卷器"是一个综合展示了C#编程语言、.NET框架、游戏开发技术以及软件工程实践的实例。它不仅体现了C#在游戏辅助工具开发中的应用，也揭示了软件开发过程中的诸多技术细节和设计思路。无论是对于初学者还是经验丰富的开发者，都有很高的学习价值。

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文本分类识别系统Python，基于深度学习CNN卷积神经网络算法.文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面

使用Python实现一个CNN（卷积神经网络）图像分类算法，并且使用GUI实现图片选择和分类功能

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像处理和计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。在这个"卷积神经网络算法识别猫狗图片.zip"压缩包中，我们可以推测其内容可能包含一个用于区分猫和狗图片的CNN模型实现及相关资源。 卷积神经网络的核心思想是利用卷积层来自动学习图像的特征，这些特征可以是边缘、纹理、形状等低级到高级的模式。CNN通常由以下几个关键组成部分构成： 1. **卷积层(Convolutional Layer)**：通过滑动滤波器（kernel）在输入图像上进行卷积操作，生成特征图。滤波器权重在训练过程中可学习，从而提取图像的局部特征。 2. **池化层(Pooling Layer)**：通常在卷积层之后，用于下采样，减小数据维度，同时保持重要的特征信息。常见的池化方式有最大池化和平均池化。 3. **激活函数(Activation Function)**：如ReLU（Rectified Linear Unit），用于引入非线性，增强模型的表达能力。 4. **全连接层(Fully Connected Layer)**：将前面提取的特征展平并连接到全连接层，用于分类或回归任务。 5. **损失函数(Loss Function)**：如交叉熵损失，衡量模型预测结果与真实标签的差异。 6. **优化器(Optimizer)**：如梯度下降、Adam等，用于更新模型参数以最小化损失函数。 在识别猫狗图片的任务中，通常会先对数据进行预处理，包括调整图片尺寸、归一化像素值、数据增强（翻转、旋转、裁剪等）以增加模型泛化能力。然后，使用预训练的CNN模型（如VGG、ResNet、Inception等）进行迁移学习，或者从头训练一个新的CNN模型。在训练过程中，会定期评估模型性能，并根据验证集的表现调整超参数，防止过拟合。 压缩包中的"code_resource_010"可能是代码资源文件，可能包含了实现CNN模型的Python脚本，使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。脚本可能涵盖了数据加载、模型构建、训练、评估和预测等环节。 此外，为了提高模型性能，可能会采用集成学习方法，如集成多个CNN模型的预测结果，或者使用数据增强技术增加训练样本的多样性。模型训练完成后，可以使用测试集评估其泛化能力，确保模型能够在未见过的猫狗图片上表现良好。 这个压缩包可能提供了一个完整的实例，展示了如何运用卷积神经网络来解决实际的图像识别问题，特别是对于初学者来说，是一个很好的学习和实践资源。通过深入研究和理解其中的代码和流程，可以更深入地掌握卷积神经网络的工作原理和应用技巧。

基于卷积神经网络的阿尔茨海默症分类代码 共包含9888张阿尔茨海默症MRI图像 本代码旨在借助深度学习方法对阿尔茨海默症（Alzheimer’s Disease, AD）患者的磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）图像进行分类分析，以提升疾病早期诊断的准确性与效率。研究重点评估了三种主流卷积神经网络模型——ResNet、MobileNetV3 和 DenseNet121 在该任务中的应用效果，并通过对比实验分析各模型在图像分类中的性能差异，涵盖准确率、召回率、精确率及 F1 分数等关键评价指标。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42492056/article/details/148675350 结果显示 DenseNet121 在多个指标上表现优越，其准确率、召回率、精确率和 F1 分数分别为 0.9889、0.9894、0.9894 和 0.9901，优于其余模型。除了性能比较外，本研究还探讨了将深度学习模型集成到医学图像分析流程中的可行性，并设计并开发了一个针对 AD 图像分类的系统原型，进一步验证了该技术在实际临床辅助诊断中的应用前景与实用价值。

内容概要：本文研究基于ResNet的一维卷积神经网络在RadioML2016.10a数据集上的无线电信号调制识别应用，重点实现了信号分类的完整流程，包括IQ数据预处理、网络结构改造（1D卷积与残差块）、Focal Loss解决样本不平衡问题，并输出按信噪比划分的准确率曲线、混淆矩阵和损失函数变化曲线。通过t-SNE可视化中间特征，验证模型对11类调制信号的分类能力，在-10dB以上信噪比达到80%准确率。 适合人群：具备深度学习基础、熟悉PyTorch框架，从事通信信号处理或机器学习相关研究的研究生或工程师。 使用场景及目标：①实现基于深度学习的调制识别系统；②理解ResNet在时序信号中的迁移应用；③掌握Focal Loss在不平衡信号分类中的优化策略；④复现并可视化信号识别模型的关键性能指标。 阅读建议：建议结合代码实践，重点关注数据维度变换、1D残差网络构建及多信噪比下的评估方法，可进一步扩展为时频联合分析或引入Transformer结构提升低信噪比性能。