Ta上传的资源 (0)

针对小波变换图像融合技术进行系统研究，包括基础理论研究和算法实现，附有数据代码和GUI下载。文章中详细介绍了小波变换技术在图像融合中的应用，以及各种小波基函数的特点和选择方法。同时，还对小波分解和融合算法进行了描述和解释，为读者提供了图像融合的理论指导和实际操作的支持。

7种针对目标检测图像和标签文件的Python增强方法，包括随机裁剪、cutout、镜像翻转、旋转、mosaic等，同时保持VOC格式。通过这些方法，可以提高模型的准确性和鲁棒性。

本文分享了基于NSST-MSMG-PCNN技术的医学图像融合算法。该算法结合多种模态图像的信息，通过神经网络和小波变换的方法实现了高质量的图像融合效果。详细介绍了算法的原理和实现步骤，并给出了真实数据集上的实验结果。欢迎医学影像爱好者和算法工程师阅读参考。

TransE算法是一种用于构建多关系知识图谱的工具，它可以通过对实体和关系之间的嵌入向量进行学习来构建知识图谱。该算法基于负采样和梯度下降方法，可以根据不同的实体和关系之间的相似性来建立知识图谱。我们在这里提供了该算法的代码，有兴趣的读者可以下载使用。相关研究成果已发表在多个国际会议上，欢迎查阅！

一种基于Python的硅片缺陷检测算法，其中包括位置和裂纹检测，并给出了该算法的应用实例。该算法可提高硅片检测的准确性和效率，为硅片生产领域提供了有力支持。

本文通过比较6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）的效果，分析不同算法在电力系统负荷预测方面的优缺点。以实验数据为例，详细介绍各算法的应用及对比分析结果。在实验中发现，LSTM算法在电力系统负荷预测方面效果最好，而线性回归算法则表现最差。

基于SBM算法（Similarity-based Modeling）的火力发电汽轮机故障检测建模方法。采用SBM算法进行故障检测，可以更准确地诊断设备故障，特别是在振动监测和传统监测数据方面具有更强的应用能力。建议在火力发电行业中采用该方法来提高设备可靠性和效率。