介绍了基于马尔可夫模型的手势识别算法的论文
汉语自动词法分析是文本分类、信息检索、对话问答、机器翻译等中文信息处理任务的基础。由于汉语的词与词之问没有明确的分割符,汉语词法分析首先面临着自动分词的问题,而专名(人名、地名、机构名、时间表达、数字
通过采集石墨烯的颜色信息,本模型能够精准地预测石墨烯的层数。该模型经过训练,得出以下结果:共涉及16张图片,24个标签,精度为0.607,召回率为0.879,mAP@.5:.95:为0.814。其中,
在计算机视觉领域,手写数字识别一直是一个重要的研究方向。mnist数据集是一个广泛使用的数据集,其中包含了大量手写数字的图像样本。我们通过使用mnist数据集训练了一个基于深度学习技术的手写数字识别模
客户保持是客户关系管理的一项基本任务,对节约成本和提高利润率有重要影响,实施客户保持,必须识别不同客户的特性,并根据识别结果进行客户细分,进而制定相应的客户策略,所以客户识别是企业客户关系实践的基础,
基于感知机模型藏文命名实体识别
复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中
射频识别系统工作过程中,空间传输通道中发生的过程可归结为三种事件模型,本文以此三种事件模型的描述来介绍射频识别系统的典型工作方式与工作流程。 射频标签(射频标签)与阅读器(读写器)之间通过两者的天线架
车辆识别训练模型.rar
python测试代码,读取我们之前训练好的pb和pbtxt文件,然后利用python去识别,里面就是测试代码。
