回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统，用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的，所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时，也传递给一个python字典，里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时，通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...
jonh_felix
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...处理到多维数组数据的，比如一个有3个包含了像素值2-D图像组合成的一个具有3个颜色通道的彩色图像。很多数据形态都是这种多维数组的：1D用来表示信号和序列包括语言，2D用来表示图像或者声音，3D用来表示视频或者有声音...
...大利亚埃迪斯科文大学的研究人员综述了深度学习在医学图像分析领域应用的概念、最近出现的常用方法、数据集、面临挑战和可能的未来方向其参考了近几年三百多篇文献，值得医学影像处理领域的学者与工程技术人员参考。...
...，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和演讲方面表现出了闪亮的一面。机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功...
...当的权重。[10] 提出增强的 TrAdaBoost 来处理区域砂岩显微图像分类的问题。[26] 提出了一个量度迁移学习框架，用于在并行框架中学习实例权重和两个不同域的距离，以使跨域的知识迁移更有效。[11] 将集成迁移学习引入可以利用...
...，非常适合用来处理数字病理学（digital pathology, DP）中的图像分析问题。DP中有各种图像分析任务，包括检测和计数（例如有丝分裂）、分割（例如细胞核）、组织分类（例如癌/非癌）等等。但是由于产生数字病理学图像的过程...
...2 监督学习 II Python 数据分析与挖掘实战 第9章 基于水色图像的水质评价 数据科学和人工智能技术笔记 十五、支持向量机 Sklearn 学习指南 第二章：监督学习 K 近邻 AILearning 第2章_K近邻算法 Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距离向量...
...。卷积神经网络（CNN）或称为 ConvNet 广泛应用于许多视觉图像和语音识别等任务。在 2012 ImageNet 挑战赛 krizhevsky 等人首次应用深度卷积网络后，深度卷积神经网络的架构设计已经吸引了许多研究者做出贡献。这也对深度学习架构...
...uper-resolution:A Survey》，详细回顾了近年来基于深度学习的图像超分辨率（Super-resolution，SR）的方方面面，对于想要进入该领域、在该领域进一步研究、涉足该领域研发的朋友，堪称必读论文。该文作者分别来自华南理工大学和新...
...练优化，我们的语义匹配模型已经在美团点评平台搜索、广告、酒店、旅游等召回和排序系统中上线，有效提升了访购率/收入/点击率等指标。小结深度学习应用在语义匹配上，需要针对业务场景设计合适的算法框架，此外，深...
...或者分离开有重叠区域的细胞核还是比较困难。生成训练图像块也要注意，一般用标识好的图像生成二值掩码，然后从正/负区域随机剪切产生正/负样本，但是负样本中可能包含未标记的正样本区域。Patch selection technique图像块选...
...中心，是一个检测任务。Patch selection technique放大倍率40的图像中淋巴细胞约10x10像素，远小于32x32的出入尺寸，这样样本中90%都是无效区域，会影响模型性能，所以将图像再放大4倍，使淋巴细胞几乎占满输入图像。选取以淋巴细...
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