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残差网络resnet50的深度学习模型权重文件，可作为预训练模型，提升学习效率
提出一种基于线性预测残差倒谱的基音周期检测算法．该算法对语音信号的线性预测残差信号做倒谱变 换，将其作为基音检测特征．并综合残差倒谱峰、短时能量和短时过零率三种特征，构造一个清浊音判决函数，简化 清浊
研究论文-利用线性预测残差的语音去噪方法
针对采用灰色神经网络预测瓦斯浓度时部分预测值精度不高的问题,提出用马尔科夫模型对三阶灰色神经网络模型预测结果进行修正的方法;介绍了灰色神经网络模型的建立和马尔科夫修正残差方法,并采用该方法对某煤矿不同
一种基于残差滤波和多级分解的PDF图像去噪方法。该方法能够有效消除PDF图像中的噪声，并保留原有的细节信息。实验结果表明，该方法在去噪效果和图像保真度方面表现优异。
论文研究-基于动态组合残差修正的预测方法.pdf, 本文建立了一种基于残差修正的组合预测方法，并基于该方法证明了针对多个单一的预测方法根据其在某个时间段的相对预测误差的大小选择组合选项可以进一步提高
城市道路中车辆检测与识别对于提升交通安全,发展智能化交通具有非常重要的意义。传统的检测方式依赖于人工提取的特征,已难以适用于复杂多变的交通场景,存在识别精确度低、时间复杂度高等缺陷。深度学习模型可以自
基于残差网络和度量学习的素描人脸识别.pdf
残差网络的空间自适应计算时间 该代码实现了基于残差网络的深度学习架构,该架构可动态调整图像区域的已执行层数。 该体系结构是端到端可训练的,确定性的且与问题无关的。 随附的代码将此应用于CIFAR-10
为满足复杂靶标背景下激光光斑形心的高精度定位要求, 提出了一种基于几何特征约束残差修剪的定位方法。首先通过分析成像特点提取激光光斑; 然后在几何特征约束下对残差边缘进行二次修剪, 优化边缘; 最后利用
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