互联网+的概念及特征全文共3页，当前为第1页。互联网+的概念及特征全文共3页，当前为第1页。 互联网+的概念及特征 互联网+的概念及特征全文共3页，当前为第1页。 互联网+的概念及特征全文共3页，当前为第1页。 "互联网+"是创新2.0下的互联网发展的新业态，是知识社会创新2.0推动下的互联网形态演进及其催生的经济社会发展新形态。"互联网+"是互联网思维的进一步实践成果，推动经济形态不断地发生演变，从而带动社会经济实体的生命力，为改革、创新、发展提供广阔的网络平台。 通俗的说，"互联网+"就是"互联网+各个传统行业"，但这并不是简单的两者相加，而是利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。它代表一种新的社会形态，即充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济、社会各域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。 互联网+有六大特征 一是跨界融合。+就是跨界，就是变革，就是开放，就是重塑融合。敢于跨界了，创新的基础就更坚实；融合协同了，群体智能才会实现，从研发到产业

通过分析典型负载下电弧电流高频分量在时域与频域表现出的不同特征，提出一种串联交流电弧故障检测方法。该方法利用电弧电流变化率与其有效值的比值以及6~12 kHz频段电流幅值这2个特征参量进行串联交流电弧故障识别；并利用负载启动电流持续时间远远小于电弧电流持续时间的特点，设定电弧故障检测时间阈值，降低负载启动过程对串联交流电弧故障检测的影响。试验结果表明，所提方法能够实现串联交流电弧故障的快速检测，对硬件要求相对较低，简便易行。

人脸识别特征构建，内含数据集以及代码实例可以直接运行

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人脸图像特征提取matlab代码CS676A项目-第1组 Vikas Jain-13788 Shubham Jain-13683 语言： Python和Matlab 随后的论文： Parikh，Devi和Kristen Grauman。 “相对属性”。 计算机视觉（ICCV），2011年IEEE国际会议上。 IEEE，2011年。 伯吉斯，克里斯，等。 “学习使用梯度下降进行排名。” 第22届机器学习国际会议论文集。 ACM，2005年。 约阿希姆斯，索尔斯滕。 “使用点击数据优化搜索引擎。” 第八届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。 ACM，2002年。 Simonyan，Karen和Andrew Zisserman。 “用于大规模图像识别的非常深的卷积网络。” arXiv预印本arXiv：1409.1556（2014）。 资料集： PubFig数据集“用于面部验证的属性和比喻分类器”，Neeraj Kumar，Alexander C. Berg，Peter N. Belhumeur和Shree K. Nayar，国际计算机视觉会议（ICCV），2009年。 代码

针对微阵列基因表达数据高维小样本、高冗余且高噪声的问题，提出一种基于FCBF特征选择和集成优化学习的分类算法FICS-EKELM。首先使用快速关联过滤方法FCBF滤除部分不相关特征和噪声，找出与类别相关性较高的特征集合；其次，运用抽样技术生成多个样本子集，在每个训练子集上利用改进乌鸦搜索算法同步实现最优特征子集选择和核极限学习机KELM分类器参数优化；然后基于基分类器构建集成分类模型对目标数据进行分类识别；此外运用多核平台多线程并行方式进一步提高算法计算效率。在六组基因数据集上的实验结果表明，该算法不仅能用较少特征基因达到较优的分类效果，并且分类结果显著高于已有和相似方法，是一种有效的高维数据分类方法。

MRIcroGL 是一款免费、开源的轻量级软件； dicom格式转换为nifti， 直接将dcm文件夹拖至软件中；打开也可以使用同样的操作； 勾画ROI时可以使用不同颜色标记不同感兴趣区；保存时点击Draw-Save VOI-生成mask文件

Slicer-5.0.2-win-amd64.exe 开源医学影像分析和可视化平台。 从功能层面，它提供非常丰富的交互和可视化界面，你可以用它导入医学影像，然后进行影像的分割、重建、配准、标记点选择、测量等等操作。它本身提供了非常多的模块，比如优秀的配准模块、齐全的交互分割和重建模块、图像的重采样、裁剪、滤波等各种操作。 如果自带的功能满足不了你的需求，还可以安装插件，如下图插件平台有上百个开源插件，支持各种高级处理；如果仍然找不到你需求的内容，那么你还可以自己写插件，满足自己的特定需求。

提出了一种基于判定肤色和人眼几何位置关系的人脸检测方法。首先通过对人脸图像光照增强与平滑去噪等预处理归一化彩色图像，再将图像在HSV色彩空间进行肤色分割。生成二值化图像，采用形态学滤波器对其降噪，并使用Sobel算子确定人脸边缘，生成清晰完整的二值化图像。利用灰度积分垂直和水平投影曲线包含的信息对人脸区域粗定位,并缩小图像处理范围。在得到大致人脸范围的基础上，使用Susan算子定位两个眼角点从而实现眼睛的精确定位。以粗定位为基准,按照适当的方法对鼻、嘴的特征点依次准确提取.利用粗略与精确两步定位过程方法,在简化处理的同时,可准确提取正面人脸。

人工智能期末大作业一个基于特征构造的两步特征筛选算法源码，内附课程报告pdf。 高分必看。 实验结果 4.1 实验数据集与结果测试 数据集为分别经过本算法（GBDT 调优版）、本算法（GBDT 未调优版）、未 经过特征筛选、经过常见特征筛选方法将其特征数量处理到与本算法相似的 heart.csv,LSVT.csv,arcene.csv 数据集，数据集特征数量如表（6）所示。