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RSS订阅原创 利用机器学习打造反电信诈骗系统
通过机器学习技术的应用，我们的反电信诈骗系统为用户提供了一个强大的工具，帮助他们更好地识别和应对电信诈骗。无论是个人用户还是企业机构，都可以通过我们的系统实现对电信诈骗的及时发现和有效防范，保护自己的财产安全和个人信息安全。我们相信，这个系统将为社会打造一个更加安全的网络环境做出积极的贡献。
2024-03-28 15:14:16
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原创 打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归
总的来说，这款基于Python开发的城市二手房分析与可视化系统为广大用户提供了一个强大的工具，帮助他们更好地了解和分析房地产市场。无论是投资者、购房者还是市场分析师，都可以通过这个系统做出明智的决策，把握市场机遇。我们相信，这个系统将成为您不可或缺的利器，为您的房地产决策提供有力的支持。
2024-03-28 14:54:40
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原创 红楼梦人物关系知识图谱构建及推理研究
红楼梦》是中国古典文学巅峰之作，其中丰富的人物关系构成了一幅错综复杂的社会画卷。本文将介绍如何利用Python编写爬虫代码，使用Requests库进行数据爬取，并结合neo4j图数据库和Flask框架，构建《红楼梦》人物关系知识图谱，并进行推理研究。最终，我们将实现一个网页应用，用户可以在其中查看知识图谱的可视化结果，查询不同人物的关系，以及不同章节的词云展示。
2024-03-26 15:42:07
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原创 基于朴素贝叶斯算法和vue分离式架构的新闻数据情感分析可视化
在本篇博客中，我将带您探索一个基于Python的新闻数据分析项目，其中涉及爬虫、可视化、情感分析等多种技术，并通过整合Django和Vue框架以及朴素贝叶斯算法，呈现出了一种全新的数据处理方式。
2024-03-26 15:37:12
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原创 基于Python实现电商订单的数据分析
数据集共有51290条数据，包含订单ID、订单日期、发货日期、运输模式、客户ID、客户名称、国家、城市、产品ID、类别、子类别、产品名称、销售额、数量、折扣、利润等信息。该数据集旨在帮助超市进行“人、货、场”分析，提升销量。项目利用Python数据分析技术，从年度销售维度、地区销售维度和用户分类维度进行了分析。分析结果存储在MySQL数据库中，并通过Flask搭建的可视化平台展示，利用Echarts进行数据可视化。在对数据进行分析可视化的基础上，加入了RFM用户分类。MySQL：用于数据持久化存储。
2024-03-11 08:39:36
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原创 基于协同过滤的旅游推荐系统设计与实现
用户可以注册账号并登录系统，实现个性化服务。用户可以查询各个景区的详细信息，了解景点情况。通过协同过滤推荐算法，为用户推荐个性化的景区，提升用户体验。用户可以直观地查看景区的相关信息，增强用户体验和参考价值。通过本项目的设计与实现，我们不仅提升了用户的旅游体验，还为旅游推荐系统的发展提供了新的思路与方法。基于协同过滤的旅游推荐系统在实际应用中具有广阔的前景与潜力，未来我们将继续优化系统性能，拓展功能模块，为用户提供更加智能、便捷的旅游服务。
2024-03-04 08:50:54
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原创 基于MRI的阿尔兹海默症病情预测
项目所使用的数据集包含了大量的MRI图像，分为训练集和测试集，涵盖了阿尔兹海默症不同病情阶段的样本。通过对数据集的统计和分析，我们发现阿尔兹海默症患者的大脑皮层厚度存在不对称性，并且随着病情的加重，皮层厚度逐渐变薄。基于这些特征，我们可以利用图像处理技术对MRI图像进行分析，从而辅助医生进行病情判断。本项目采用了经典的ResNet50模型作为基础模型，ResNet是一种深度残差网络，具有良好的特征提取能力和泛化能力，适用于图像分类等任务。
2024-03-04 08:38:01
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原创 “智能语音指令解析“ 基于NLP与语音识别的工单关键信息提取
智能语音指令解析集成了语音识别（ASR）与信息抽取（IE）等技术，广泛应用于智能语音填单、语音交互、手机APP语音唤醒等场景，提高人机交互效率。其中，智能语音填单可通过口述记录信息，并利用算法解析口述内容中的关键信息，完成自动信息录入。
2024-02-26 11:06:55
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原创 基于文本提示和语义分割的快速抠图
传统的图像语义分割模型通常固定类别进行分割，而基于文本提示的语义分割模型则具有更高的灵活性。本文介绍的模型允许用户通过输入文本标签来手动控制分割的类别信息，从而实现快速抠图的需求。
2024-02-26 10:29:18
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原创 基于深度学习的连锁酒店场景识别与部署实践指南
在智能旅游行业，场景识别（又称为场景分类）是一个关键技术，它在图像检索、智能机器人、智能安防等领域有着广泛的应用。特别是在连锁酒店管理中，通过场景识别技术，可以帮助智能机器人快速分辨所处的场景环境，使得机器人能够对不同的场景做出相应的响应，提升了服务质量和效率。
2024-02-22 09:51:31
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原创 基于双流卷积与小波变换的人脑纹识别
人脑产生的特定脑电波波形，被称为“脑纹”，不同个体在观看特定图片时，大脑会产生有针对性的脑电波反应，这种反应是独一无二的，每个人都不尽相同。使用了一种双分支网络，首先将脑纹信号进行离散小波变换，将脑纹信号拆解为两个函数，分别入对应的网络通路，网络整体设计思想参考了双线性卷积神经网络的结构。对于脑纹识别问题采取了分而治之的思想。在模型中，使用了双分支卷积神经网络结构，首先对脑纹信号进行离散小波变换，然后分别送入两个分支网络进行特征提取，最后将两个分支的特征进行合并，经过全连接层得出最终结果。
2024-02-22 09:37:15
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原创 提升网络质量：UDPspeeder 实现网络优化与提速
在网络通信中，高延迟和丢包率是常见的问题，尤其在一些特殊的网络环境下，如移动网络、远程服务器连接等。UDPspeeder 通过增加冗余数据包的方式来实现前向纠错，使用的算法是 Reed-Solomon，该算法能够检测和纠正多个符号错误，从而提高数据传输的可靠性。未来，我们将继续优化算法和功能，为用户提供更加稳定、高效的网络优化解决方案，致力于构建更加畅通、可靠的网络环境。通过本文的介绍，相信读者对 UDPspeeder 有了更深入的了解，期待在实际应用中发挥其优势，提升网络通信的质量和效率。
2024-02-21 09:29:55
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原创 加速语义分割：Semantic-Fast-SAM 实现与优化
本文介绍了一种新颖的语义分割模型 Semantic-Fast-SAM，通过结合 FastSAM 和 SSA 的优点，实现了在速度和性能上的双重突破。通过简洁清晰的安装步骤和推理接口，使得用户能够轻松地应用该模型于实际项目中。未来，我们将继续优化模型的性能，并探索更多实际场景下的应用场景，为计算机视觉技术的发展贡献我们的力量。
2024-02-21 09:04:43
956
原创 医学图像分割的UniMatch：半监督医学图像分割的新选择
UniMatch作为一种新颖的半监督医学图像分割方法，为解决医学图像分割中的标注困难和模型泛化问题提供了新的思路和解决方案。未来，我们将进一步完善UniMatch的功能和性能，探索更多适用于医学图像分割的技术和方法，为医学影像诊断和疾病研究提供更加有效和可靠的工具和支持。
2024-02-20 10:20:32
495
原创 工业智能：基于LSTM的电解槽出铝量预测与可视化系统设计与实现
技术栈：Django框架用于后端开发，MySQL数据库存储数据，ECharts实现数据可视化，同时利用线性回归和LSTM模型进行数据预测。预测平台：通过历史数据对未来数据进行预测，并利用ECharts可视化工具展示历史数据，使用户能够直观地了解数据变化趋势。参数展示：系统能够展示历史数据中的各个参数，每个参数对应一个CSV文件的一列，为用户提供全面的数据参考。时间段展示：用户可以选择不同的时间段进行数据展示，灵活地查看特定时间范围内的数据情况。预测模块。
2024-02-20 10:11:36
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原创 面向双碳环境下的LSTM商场商户电耗预测
传统能耗估算方法往往依赖于专业经验和历史数据，无法实现标准化，且受制于顾问个人能力和公司历史数据的限制。因此，本项目基于提供的真实业务场景数据，完成模型的开发与优化，支持标准化能耗数据预测工作，为降本减排提供技术支持与数据保障。
2024-02-19 09:16:54
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原创 综合特征融合的实用图像恢复技术-CMFNet
在本文中，我们将重点介绍一种基于监督学习的 AI 图像恢复模型 CMFNet（COMPOUND MULTI-BRANCH FEATURE FUSION FOR REAL IMAGE RESTORATION）。CMFNet 是一种复合多分支特征融合的图像恢复模型，通过学习不同类型的成对图像（有缺陷 / 没缺陷），实现了去模糊、去雾、去雨水等不同的图像恢复功能。
2024-02-19 08:45:19
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原创 挖掘在线零售数据：基于RFM理论的用户细分分析与营销策略
随着电子商务的快速发展，商家面临着越来越复杂的市场环境和竞争压力。了解客户的购买习惯和行为对于制定精准的营销策略至关重要。RFM分析可以帮助企业识别出哪些客户对业务贡献最大，哪些客户可能流失，从而有针对性地开展营销活动，提高客户忠诚度和业务收入。
2024-02-17 18:38:21
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原创 心律守护 基于机器学习的心脏病预测
心脏病是全球范围内造成大量死亡的主要疾病之一。随着生活方式的变化和环境的影响，心脏病的发病率逐年增加，给社会和家庭带来了沉重的负担。因此，及早发现和预防心脏病的发生至关重要。传统上，医生通过患者的临床表现、病史以及实验室检查来判断患者是否存在心脏病的风险。然而，这种方法往往耗时且容易出现主观误判。而利用机器学习算法，结合大数据分析，可以更加客观、快速地对患者的心脏病风险进行评估，有助于提高诊断的准确性和效率。
2024-02-17 18:35:46
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原创 如何在Django中使用分布式定时任务并结合消息队列
在你的Django应用程序中定义需要定时执行的任务。# tasks.pypass通过本文的介绍，你应该了解了如何在Django中利用Celery和Django-celery-beat来实现分布式定时任务的功能。合理地设置定时任务可以提高系统的可维护性和稳定性，同时也能够为用户提供更好的体验。希望本文对你在开发Django应用程序时有所帮助，欢迎大家探讨交流！
2024-02-14 17:07:19
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原创 基于决策树的金融市场波动性预测与应用
金融市场的波动性对投资者和交易员至关重要。波动性预测有助于评估风险、优化投资组合、制定交易策略以及进行资产定价。在股票市场中，准确预测股票价格波动的方向和幅度对投资者来说尤为重要。因此，通过算法对股票市场波动性进行预测具有重要的实践意义。
2024-02-14 10:46:11
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原创 深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）
在深度学习领域，模型的预测能力往往是黑盒子，难以解释。梯度加权类激活热图（Grad-CAM）作为一种可解释性技术，能够帮助模型开发者更好地理解模型的决策过程，从而增强模型的可解释性，提高模型的信任度和可靠性。Grad-CAM能够准确地定位模型在训练/预测图片上对某一类别标签的激活热区，从而提供模型预测的可解释性依据。它通过梯度对最后一个卷积层的全类别激活热图进行加权，得到模型在训练/预测图片上对目标类别进行推断的敏感区域的分布，并以热图的形式进行展示。
2024-02-13 09:01:21
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原创 ERNIE实现酒店情感分析（文本分类）
我们使用了一个较大规模的、去重后的非平衡酒店评论情感语料作为示例数据集。首先，我们加载和预览了数据集，然后进行了数据清洗和标签分布的分析。本项目展示了如何利用PaddleHub和预训练模型ERNIE进行酒店评论情感分析的文本分类任务。通过预训练模型和Fine-tune技术，我们能够快速构建并训练出针对特定任务的高性能文本分类模型，为各种NLP应用提供了强大的支持。
2024-02-13 09:00:06
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原创 LSTR: 基于Transformer的车道形状预测
在计算机视觉领域，车道检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术之一。我们推出了一种名为LSTR的车道形状预测模型，它基于Transformer架构，实现了端到端的车道形状参数输出。本文将介绍LSTR模型的设计思想、功能特性以及应用场景。
2024-02-02 09:20:18
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原创 我已经入驻多多
通过我的作品，你将能够快速部署Python环境，深入了解人工智能和JavaEE技术，并获得丰富的计算机课程设计经验。期待与更多志同道合的人一起，共同探索技术的奥秘，创造更加美好的技术世界。我的作品类型涵盖了各种技术领域，旨在为学习者提供实用的资源和指导。在CSDN拥有1100个粉丝的基础上，我期待通过面包多验证，进一步验证我的作品，并分享更多更好的资源。我的创作注重实用性和深入理解，致力于帮助他人解决技术挑战，提升技能水平。我已经入驻多多@面包多平台 啦!
2024-02-02 08:48:40
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原创 SumGNN: 多类型药物相互作用预测 - 通过高效知识图谱概括
SumGNN是一个旨在解决多类型药物相互作用预测问题的创新方法，它充分利用了知识图谱的高效概括技术。我们希望通过这一研究成果，为药物研发和临床治疗提供更加可靠和高效的支持，为医学研究和临床实践带来新的突破与进展。如果你对SumGNN或者药物相互作用预测领域感兴趣，欢迎下载我们的代码并开始尝试使用。期待与你一起探索医学科学的无限可能！
2024-02-01 16:53:25
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原创 基于LightGBM的民宿定价分析
民宿在我国旅游行业中已有了一定的发展和认知。自2017年开始，我国就开始实施关于民宿的旅游行业标准，定义了民宿的基本要求与评价，这标志着民宿行业的正规化和标准化。随着旅游消费的增加和需求的拉动，民宿行业也在不断壮大。Trustdata在2019年发布的《2019年中国在线民宿预订行业发展研究报告》显示，2016-2019年间，我国在线民宿房源数和房东数同比增加，呈现出明显的增长趋势。
2024-02-01 16:46:19
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原创 Assemble Them All: 创新物理规划助力通用装配与拆卸（SIGGRAPH Asia 2022）
装配规划是现代工业制造自动化产品装配、维护和回收的核心。尽管机械装配具有重要意义和悠久的研究历史，但在给定最终装配状态时，机械装配的规划仍然是一个具有挑战性的问题。这是由于处理任意三维形状的复杂性以及真实世界部件所需的高度受限运动。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，可以有效地为真实世界的装配规划物理上合理的装配运动和序列。我们的方法利用“按拆卸组装”原理和基于物理的模拟来有效地探索减少的搜索空间。
2024-01-31 14:16:42
945
原创 深度学习侧信道攻击的集成方法
采用深度神经网络进行侧面通道攻击为安全产品的泄漏检测和密钥检索提供了强大的选择。当训练用于侧通道分析的神经网络时，期望训练的模型能够实现近似函数，该近似函数能够检测泄漏的侧通道样本，同时对噪声（或非泄漏）样本不敏感。这概述了一种泛化情况，其中模型可以在单独的测试集中识别从训练集中学习的主要表示。本文讨论了在进行侧信道分析时，输出类概率如何表示强度量。此外，我们观察到这些输出概率对微小的变化很敏感，比如选择特定的测试轨迹或神经网络的权重初始化。
2024-01-31 14:11:19
1385
原创 NeRF：神经辐射场复杂场景的新视图合成技术
本项目提供了NeRF算法的PyTorch实现，为视觉合成和场景理解领域的研究人员和从业者提供了一个强大的工具。如果您发现这个实现或预训练模型对您有所帮助，请考虑引用作者的工作以及本项目的贡献。希望通过本博客能够帮助您更好地理解和使用NeRF-pytorch，探索计算机视觉领域的新技术和应用。
2024-01-27 09:12:46
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原创 基于深度学习的狗狗类别检测
斯坦福犬数据集是一个包含来自世界各地的 120 种犬的图像的数据集。这个数据集是使用 ImageNet 的图像和注释构建的，用于完成细粒度的图像分类任务。这个数据集最初是为了进行细粒度图像分类而收集的，这是一个具有挑战性的问题，因为某些犬种具有几乎相同的特征或颜色和年龄不同。本文介绍了狗狗识别项目，从数据集介绍到环境准备、模型配置、训练与评估，最终到模型推理与部署，全面展示了图像识别技术在狗狗识别领域的应用与实现过程。
2024-01-27 08:52:19
1118
原创 BLIP-2: 基于冻结图像编码器和大型语言模型的语言-图像预训练引导
BLIP-2是BLIP-2论文的官方实现，是一种通用且高效的预训练策略，可以轻松地利用预训练视觉模型和大型语言模型（LLMs）进行语言-图像预训练。BLIP-2在零-shot VQAv2上击败了Flamingo（65.0对56.3），在零-shot字幕生成上建立了新的技术水平（在NoCaps上的121.6 CIDEr分数，相对于之前的最佳113.2）。搭载强大的LLMs（如OPT、FlanT5），BLIP-2还为各种有趣的应用解锁了新的零-shot指导的视觉到语言生成能力！
2024-01-26 19:56:17
1408
原创 并行化K-means聚类算法的实现与分析
本文介绍了并行化K-means聚类算法的实现与分析，探讨了算法的原理、并行化策略以及实验结果。通过并行化优化，我们能够充分利用计算资源，加速大规模数据集的处理，从而在数据分析与挖掘领域取得更好的效果。希望本文能为相关领域的研究与实践提供一些参考和启发。
2024-01-26 19:46:30
1100
原创 ConceptBert：突破视觉问答的概念认知边界
ConceptBert的原始论文由 François Gardères、Maryam Ziaeefard、Baptiste Abeloos 和 Freddy Lécué 共同完成，题为《ConceptBert: Concept-Aware Representation for Visual Question Answering》。通过深入了解ConceptBert的实现，我们可以更好地理解其在视觉问答领域的应用。
2024-01-25 09:47:12
992
原创 ICCV 2021 广义源无关领域自适应
领域自适应（DA）旨在将从源领域学习到的知识转移到未标记的目标领域。最近的一些工作涉及无源域自适应（SFDA），其中只有源预训练模型可用于自适应到目标域。然而，这些方法没有考虑保持源性能，这在实际应用中具有很高的实用价值。在本文中，我们提出了一种新的域自适应范式，称为广义无源域自适应（G-SFDA），其中学习的模型需要在目标域和源域上都表现良好，在自适应过程中只能访问当前未标记的目标数据。
2024-01-25 09:38:15
941
原创 房产数据分析可视化：某网租房数据的探索与展示
在当今数字化时代，数据分析与可视化已成为各行各业的关键工具。本文将介绍一项基于某网租房数据的房产数据分析可视化项目，通过使用Scrapy进行数据爬取、Pandas进行处理和分析、Django搭建可视化页面，并结合Echarts进行可视化，为用户提供更直观、丰富的租房信息呈现。
2024-01-23 15:41:44
400
原创 Python高校学情分析可视化系统详解
通过本项目，我们充分利用Python、Echarts、Flask和MySQL等技术，构建了一套功能完善的高校学情分析可视化系统。这不仅为学校提供了科学、直观的决策支持，也为教师、家长提供了更全面的学生信息，促进了学生个性化发展。未来，我们将继续优化系统，引入更多先进技术，为教育信息化领域的发展贡献更多力量。
2024-01-23 15:41:12
1187
原创 基于深度学习的细胞感染性识别与判定
通过引入深度学习技术，我们能够更精准地识别细胞是否受到感染，为医生提供更及时的信息，有助于制定更有效的治疗方案。基于深度学习的方法通过学习大量样本，能够自动提取特征并进行准确的感染性判定，为医学研究提供了更高效和可靠的手段。通过引入先进的深度学习技术，我们能够实现更快速、准确的感染性判定，为医学研究和临床实践提供更为可靠的工具。其准确性和效率将为医学研究带来新的突破，为疾病的早期诊断和治疗提供更可靠的支持。通过大规模的训练，模型能够学到细胞感染的特征，并在未知数据上做出准确的预测。
2024-01-21 15:52:40
788
原创 基于BERT对中文邮件内容分类
本文是《用BERT做中文邮件内容分类》系列的第二篇，该系列项目持续更新中。系列的起源是《使用PaddleNLP识别垃圾邮件》项目，旨在解决企业面临的垃圾邮件问题，通过深度学习方法探索多语言垃圾邮件的内容、标题提取与分类识别。
2024-01-21 15:40:14
1205
原创 基于深度学习的老黑白视频修复
随着深度学习技术的不断发展，图像修复技术在各个领域都取得了显著的成果。在这个项目中，我们将使用PaddleGAN来实现对老北京黑白视频的修复。这个项目的背景是为了保护和恢复珍贵的历史视频资料，使其更适于现代观众观看，并延长其保存寿命。通过图像补帧、上色和超分辨率等技术，我们可以提高视频的质量，使其更加清晰、生动，同时保留了历史的原汁原味。
2024-01-19 18:42:13
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ConceptBert: Concept-Aware Representation for Visual Question A
2024-01-25
豆豆人智能AI游戏设计与Java实现
2024-01-25
ICCV 2021 广义源无关领域自适应
2024-01-25
OCR批量读取文件夹所有图片并存储到CSV
2023-12-02
AI及chatGPT人工智能认知实践课程PPT
2023-12-02
Probabilistic-RUL-Prediction，conda环境文件
2023-03-29
rt.jar【sun.misc.BASE64Decoder】
2018-09-27
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