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  基于matlab深度学习工具箱来设计卷积神经网络用来对图像上的水体部分进行识别，并生成水体陆地二值化图像。采用的是9层卷积神经网络用来对图像进行特征提取和分类，水体识别的准确率可以达到96%以上。

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  基于MATLAB实现传统图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM、三维块匹配滤波BM3D）和基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法。

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  最优化大作业，手写数字识别 matlab版本

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  杭电计算机学院-《人工智能导论》课程大作业——基于遗传算法的图像阈值分割

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  数字信号处理大作业：Matlab实现语音分析：加噪声，频谱分析，滤波器等等（内附报告）【Matlab for speech analysis: add noise, spectrum analysis, filter, etc】

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  基于MATLAB实现的蓝白车牌识别系统

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  图像SDR to HDR，目标：暗光区域 光照增强，过曝光区域 光照减弱

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  This is a Matlab lesson design for vehicle detection and recognition. Using cifar-10Net to training a RCNN, and finetune AlexNet to classify. Thanks to Cars Dataset:http://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

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  本系统采用前后端分离的设计架构，通过使用SpringBoot框架实现后端服务，在前端使用Vue.js技术实现交互界面。系统主要功能包括：队员信息管理、参赛队伍管理、比赛成绩管理、队员训练数据分析和预测等。在数据分析方面，系统运用了机器学习算法对队员做题数据进行建模和预测，以提供更加精准的成绩预测和意见建议。本系统的设计与实现使得高校程序设计竞赛的管理和监控变得更加智能化和高效化，可以帮助管理员更好地了解比赛情况和参赛队伍的实力，同时也为参赛者提供了更加公正的竞赛环境。

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  《Hello 算法》：动画图解、一键运行的数据结构与算法教程。支持 Python, Java, C++, C, C#, JS, Go, Swift, Rust, Ruby, Kotlin, TS, Dart 代码。简体版和繁体版同步更新，English version ongoing

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