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- [发明专利]一种基于神经网络的肺炎识别装置-CN201911078604.7在审
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张物华;李锵;关欣
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天津大学
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2019-11-06
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2020-03-27
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G06T7/00
- 本发明涉及一种基于神经网络的肺炎识别装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如下的方法步骤:第一步:构建带有标注和标签的胸部X光图像数据集;第二步:构建卷积神经网络,肺炎识别装置网络总体结构包括胸部X光图像特征提取网络、候选区域提取网络、感兴趣池化层和分类回归子网络;第三步:使用端对端的训练方法对神经网络进行训练,当训练到网络损失值收敛时,停止训练,保存训练权重模型;将训练好的权重模型加载到神经网络中,输入胸部X光图像,识别装置能够识别出肺炎所在的位置信息。
- 一种基于神经网络肺炎识别装置
- [发明专利]基于提升决策树的钢琴乐谱难度识别方法-CN201910987180.X在审
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闫晗晗;李锵;关欣
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天津大学
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2019-10-17
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2020-02-28
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G06K9/00
- 本发明属于机器学习领域,为使得钢琴乐谱难度等级识别可获得更高的准确性和稳定性,为钢琴教学和学生学习提供可靠地钢琴难度信息,提高乐谱网站的用户体验。为此,本发明采取的技术方案是,基于提升决策树的钢琴乐谱难度识别方法,建立基于网格搜索的多分类提升决策树的学习算法xgboost模型,利用测试集对建立的所述模型进行准确率检测、优化,利用完成优化的所述模型对钢琴乐谱难度进行分类;其中,以决策树为基函数,XGBoost模型由多个决策树组成,后面的决策树将拟合前面的残差,最终得到的预测值是所有决策树测试结果的和。本发明主要应用于钢琴乐谱难度自动识别场合。
- 基于提升决策树钢琴乐谱难度识别方法
- [发明专利]一种电动车备用电池盒和电动车-CN201711242614.0有效
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关磊;陈琪;关欣
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中国地质大学(武汉)
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2017-11-30
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2020-01-17
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H01M2/06
- 本发明提供一种电动车备用电池盒和电动车,所述电动车备用电池盒安装于电动车的车架与车座之间,包括盒壳体,所述盒壳体内容纳有锂电池,所述盒壳体包括相对设置的顶盖和底盖,所述底盖上设有能够固定于所述车架的若干盒固定脚,所述顶盖上设有若干固定槽,供所述车座的座固定脚插入固定,所述盒壳体上还设有充放电接口,所述锂电池通过所述充放电接口与所述电动车的车内电路连接为所述电动车供电,或者通过所述充放电接口与外界电源连接为所述锂电池充电。本发明的有益效果:能够有效的延长电动车的行使路程,还能够垫高车座的高度,且结构简单、使用方便。
- 一种电动车备用电池
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