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- 前言： hello，大家好，我是Dream。今天我想来和大家分享一下初识TensorFlow及安装教程。 作为一名人工智能专业的学生，谷歌的TensorFlow机器学习框架，真的是在一直伴随... 前言： hello，大家好，我是Dream。今天我想来和大家分享一下初识TensorFlow及安装教程。 作为一名人工智能专业的学生，谷歌的TensorFlow机器学习框架，真的是在一直伴随...
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- 基础理论就在这里不讲解了，本文实战为主。相关理论与参考文献，请看以下部分： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44974-gr... 基础理论就在这里不讲解了，本文实战为主。相关理论与参考文献，请看以下部分： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44974-gr...
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- 前言 前段时间在看一些小目标检测的文献综述，看到一种思路是将图片超分重建之后再送到检测网络中进行检测。 优点是检测效果提升，缺点是可能会造成伪影。 实践出真知，本篇就用DOTA-test数据集中的一张图... 前言 前段时间在看一些小目标检测的文献综述，看到一种思路是将图片超分重建之后再送到检测网络中进行检测。 优点是检测效果提升，缺点是可能会造成伪影。 实践出真知，本篇就用DOTA-test数据集中的一张图...
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- 今天介绍一篇来由美国NEC实验室Erik Kruus等人于2022年8月在线发表在KDD上的文章。在这篇文章中，作者团队提出通过TCR-肽对的物理建模来扩展训练集，以解决当前数据集中出现的数据稀缺问题。实验证明，用物理建模和数据增强的伪标记来训练深度神经网络，比现有两个数据集中的基线有所改进。 1 介绍 成功预测TCR与肽... 今天介绍一篇来由美国NEC实验室Erik Kruus等人于2022年8月在线发表在KDD上的文章。在这篇文章中，作者团队提出通过TCR-肽对的物理建模来扩展训练集，以解决当前数据集中出现的数据稀缺问题。实验证明，用物理建模和数据增强的伪标记来训练深度神经网络，比现有两个数据集中的基线有所改进。 1 介绍 成功预测TCR与肽...
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