深度学习+CNN卷积神经网络+剪刀石头布手势识别 我的博客卷积神经网络之剪刀石头布手势识别所用到的数据集 包含训练样本集rps.zip 和 测试样本集rps-test-set.zip 有需要的朋友自取！！！

用卷积滤波器matlab代码DBSRCNN 对超分辨率卷积神经网络进行去模糊处理。 DBSRCNN网络 DBSRCNN-Keras 此代码用于处理模糊的低分辨率图像，以获得去模糊的高残留图像。 如果此代码对您有帮助，请引用本文：使用深度卷积神经网络进行图像去模糊和超分辨率，F.Albluwi，V.Krylov和R.Dahyot，IEEE信号处理机器学习国际研讨会（MLSP 2018） ，2018年9月，丹麦奥尔堡，丹麦。 依存关系 的Python 3.6.5 TensorFlow 1.1.0。 Keras 2.2.2。 Matlab。 Matconvnet。 产生资料 通过高斯滤波器（imgaussfilt）在不同级别（sigma = 1、2、3和4）上模糊图像。 使用放大系数= 3使用“双三次”功能调整图像大小，最近发表的论文通常使用Matlab生成低分辨率图像。 与SRCNN网络进行公平比较； 使用了训练集Yang91。 训练 使用matlab生成训练补丁：运行generate_train.m和generate_test.m。 使用带有TensorFlow（tf）的Keras作为后

captchas_extract_recongnize 4位字母数字混合的验证码识别（可以扩展识别位数）

MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

摘要为进一步提高多聚焦图像的融合质量提出一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法该算法旨在运用神经网络学习源图像不同聚焦区域的互补关系即选择源图像中不

雪卷-少儿编程scratch项目源代码文件案例素材.zip

本文档系湘潭大学网络工程专业《网络工程与管理》课程考试样卷及复习资料，任课老师是文获和，考试基本都是原题，多看样卷资料保证能过！！！

2022一级建造师《管理》押题卷（二）

浅层和深层卷积网络用于显着性预测 该论文在 （*） （*） （*）平等贡献 之间的联合合作： 抽象的 传统上，基于神经科学原理通过手工制作的功能解决了图像显着区域的预测问题。 但是，本文通过训练卷积神经网络（convnet），以完全数据驱动的方法解决了该问题。 学习过程被表述为损失函数的最小化，该损失函数使用提供的地面真实性来测量预测显着性图的欧几里得距离。 最近发布的显着性预测大型数据集提供了足够的数据来训练快速而准确的端到端体系结构。 提出了两种设计：从头开始训练的浅层卷积网络，以及另一种更深层次的解决方案，其前三层改编自另一种经过训练的分类网络。 据作者所知，这是为显着性预测目的而经过培训和测试的首批端到端CNN 出版物 感谢计算机科学基金会的支持， 得以公开发表。 也可以使用。 请引用以下Bibtex代码： @InProceedings{Pan_2016_CVPR, au

武汉大学 2018年秋季大学物理B（下）期中考试试卷A、B卷