DetectionofAlzheimer'sdiseaseandmildcognitiveimpairmentbasedonstructuralvolumetricMRimagesusing3D-DWTandWTA-KSVMtrainedbyPSOTVAC

Thefilecleveland.datahasbeenunfortunatelymessedupwhenwelostnodecip2andloadedthefileonnodeics.Thefileprocessed.cleveland.dataseemstobeingoodshapeandisuseable(forthe14attributessituation).I'llcleanupcleveland.dataassoonaspossible.Badnews:myoriginalcopyofthedatabaseappearstobecorrupted.I'llhavetogobacktothedonortogetanewcopy.DavidAha

Second-harmonicgeneration(SHG)microscopyisarecentlydevelopednonlinearopticalimagingmodalityforimagingtissuestructureswithsubmicronresolutionandisapotenttoolforvisualizingpathologicaleffectsofdiseases.Inthisletter,wepresentourinvestigationontheinfluenceofvanG

DescriptionModelingandSimulationinPythonModelingandSimulationinPythonisanintroductiontophysicalmodelingusingacomputationalapproach.Itisorganizedinthreeparts:Thefirstpartpresentsdiscretemodels,includingabikesharesystemandworldpopulationgrowth.Thesecondpartintroducesfirst-ordersystems,includingmodelsofinfectiousdisease,thermalsystems,andchemicalkinetics.Thethirdpartisaboutsecond-ordersystems,includingmechanicalsystemslikeprojectiles,celestialmechanics,androtatingrigidbodies.Takingacomputationalapproachmakesitpossibletoworkwithmorerealisticmodelsthanwhatyoutypicallyseeinafirst-yearphysicsclass,withtheoptiontoincludefeatureslikefrictionanddrag.Pythonisanidealprogra妹妹inglanguageforthismaterial.Itisagoodfirstlanguageforpeoplewhohavenotprogra妹妹edbefore,anditprovideshigh-leveldatastructuresthatarewell-suitedtoexpresssolutionstotheproblemsweareinterestedin.

Deeplearningandimageprocessingaretwoareasofgreatinteresttoacademicsandindustryprofessionalsalike.Theareasofapplicationofthesetwodisciplinesrangewidely,encompassingfieldssuchasmedicine,robotics,andsecurityandsurveillance.Theaimofthisbook,DeepLearningforImageProcessingApplications,istoofferconceptsfromthesetwoareasinthesameplatform,andthebookbringstogetherthesharedideasofprofessionalsfromacademiaandresearchaboutproblemsandsolutionsrelatingtothemultifacetedaspectsofthetwodisciplines.Thefirstchapterprovidesanintroductiontodeeplearning,andservesasthebasisformuchofwhatfollowsinthesubsequentchapters,whichcoversubjectsincluding:theapplicationofdeepneuralnetworksforimageclassification;handgesturerecognitioninrobotics;deeplearningtechniquesforimageretrieval;diseasedetectionusingdeeplearningtechniques;andthecomparativeanalysisofdeepdataandbigdata.Thebookwillbeofinteresttoallthosewhoseworkinvolvestheuseofdeeplearningandimageprocessingtechniques.

plantLeafDiseaseDetection植物叶片病害辨认

该数据库包含76个属性，但是所有已发布的实验都引用了其中14个属性的子集。
特别是，克利夫兰数据库是迄今为止ML研究人员使用的独一数据库。
“目标”字段是指患者中心脏病的存在。
heart.csv

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

matlabdir源代码Crop_DiseasesCropDiseasesDetection代码源于Google识别API，根据数据情况做了少许修改。
深度学习框架Tensorflow1.9密码:yq30生成TFrecords运行process.py将数据图像压缩生成TFRecords类型的数据文件，可以提高数据读取效率#修改process.py主函数路径，改为本人的下载后压缩的路径pythonprocess.py训练模型#配置train.sh参数#生成的TFrecords路劲(根据本人的实际修改，下同)DATASET_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/tf_data#训练过程产生的模型，迭代保存的数据位置TRAIN_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/check_save/resnetv1_101_finetune#定义预训练模型定义(预训练模型下载地址上面有给出)CHECKPOINT_PATH=/media/zh/DA

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。