程序是用于解决多分类问题的“一对一”方法，程序中有个二分类接口是高斯过程分类器，用户可以进行修改，用什么分类器都可以。
该程序是用MATLAB把一对一的思想写成了代码。
该程序是用MATLAB把一对一的思想写成了代码。
2025/10/30 7:18:54
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分子识别特征（MoRF）是内在无序蛋白（IDP）的关键功能区域，它们在细胞的分子相互作用网络中起重要作用，并与许多严重的人类疾病有关。
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang
2025/10/29 10:38:37
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[||]Ruby很棒的机器学习Ruby机器学习链接和资源的精选清单是一个领域-通常嵌套在研究下-具有许多实际应用，这是由于所得算法能够在没有明确的程序员指令的情况下系统地实现特定解决方案。
显然，许多算法需要定义以供查看，或者需要很大的数据才能得出解决方案。
此精选列表包括有关使用编程语言进行库，数据源，教程和演示。
清单上的许多有用资源来自的开发，我们的以及我们自己在各种ML应用程序上的日常工作。
:sparkles:欢迎每一个！通过拉取请求添加链接或创建问题以开始讨论。
在关注我们，请使用#RubyMLhash标签来传播这个词！内容:sparkles:讲解请帮助我们填写此部分！:grinning_face_with_big_eyes:[][][][][][][]机器学习图书馆用纯Ruby或用其他编程语言编写的算法，并带有适当的Ruby绑定。
构架-Weka的JRuby绑定，通过Weka实现的不同ML算法。
-Ruby的人工智能。
通用分类器模块，允许贝叶斯分类和其他类型的分类。
[]
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构架-Weka的JRuby绑定，通过Weka实现的不同ML算法。
-Ruby的人工智能。
通用分类器模块，允许贝叶斯分类和其他类型的分类。
[]
2025/10/13 21:58:43
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一个基于人体姿态研究的手语图像识别系统。
根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv3自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。
根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv3自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。
2025/10/9 14:29:51
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SVM本身是一个二值分类器，SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。
此安装包可以直接调用。
此安装包可以直接调用。
2025/10/1 0:42:26
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本基于MATLAB图像处理的疲劳驾驶检测提出了一种基于视觉信息和人工智能的驾驶员睡意自动检测模块。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。
利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。
利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。
2025/8/22 21:24:45
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使用贝叶斯分类器实现文本文件的分类判别。
1、可以指定训练集进行文本训练；
2、使用训练好的特征值进行未知文件类型的判别。
1、可以指定训练集进行文本训练；
2、使用训练好的特征值进行未知文件类型的判别。
2025/8/20 9:09:46
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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。
2024-04-09 15:03
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