睡眠研究对于人的身心健康和工作生活有着重要的意义。
睡眠过程中不同状态的标注，是睡眠研究的一个基础工作。
本文采用单通道的脑电信号数据，将数据输入到深度置信网络中进行特征表达和分类学习。
通过利用39个晚上的睡眠数据进行测试，达到了82.26%的平均分类准确率。

土壤属性表主要字段包括:SU_SYM90（FAO90土壤分类系统中土壤名称)；
SU_SYM85(FAO85分类);T_TEXTURE(顶层土壤质地);DRAINAGE(19.5);REF_DEPTH(土壤参考深度);AWC_CLASS(19.5);AWC_CLASS(土壤有效水含量);PHASE1:Real(土壤相位);PHASE2:String(土壤相位)；
ROOTS:String(到土壤底部存在障碍的深度分类)；
SWR:String(土壤含水量特征)；
ADD_PROP:Real(土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)；
T_GRAVEL:Real(碎石体积百分比)；
T_SAND:Real(沙含量)；
T_SILT:Real(淤泥含量)；
T_CLAY:Real(粘土含量)；
T_USDA_TEX:Real(USDA土壤质地分类)；
T_REF_BULK:Real(土壤容重)；
T_OC:Real(有机碳含量)；
T_PH_H2O:Real(酸碱度)T_CEC_CLAY:Real(粘性层土壤的阳离子交换能力)；
T_CEC_SOIL:Real(土壤的阳离子交换能力)T_BS:Real(基本饱和度)；
T_TEB:Real(交换性盐基)；
T_CACO3:Real(碳酸盐或石灰含量)T_CASO4:Real(硫酸盐含量)；
T_ESP:Real(可交换钠盐)；
T_ECE:Real(电导率)。

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深度学习的高分辨率遥感图像识别与分类研究，用深度学习方法处理卫星图像

5G最新进展深度解析2020版.pdf

对抗基于深度神经网络的隐写分析的对抗示例

该资源与我的博客《用Tensorflow2.0实现Faster-RCNN的详细代码解析》相配套，使用的数据集是一个公开数据集，在此资源中也是有的，深度学习方面使用Tensorflow2.0框架实现。

用于quartusii的mif文件数据生成器，可生成正弦波、方波、三角波、锯齿波数据，并可设置数据宽度和深度。

得力数据恢复软件，一款完全免费的数据恢复软件，不限恢复文件大小，不限文件数量，可以有效解决各种硬件、软件或人为误操作引起的文件、数据丢失问题！比如：误删除文件、误格式化分区、误分区、文件不能复制、分区打不开、提示RAW等。
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基于深度学习的目标检测研究进展，主要对场景中的特定目标进行检测

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。