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在这个项目中,我们的目标是实现在 检测癌症转移一文中提出的多尺度转移分类模型。数据集我们使用千兆像素幻灯片数据。从主数据集中采集了一组 22 张具有显着肿瘤的载玻片。每张幻灯片都有一个相应的掩码,用于注释肿瘤区域。我们可以访问大约 9 个放大级别。每个多尺度图像都存储在另一个顶部,具有一致的坐标系,以允许用户访问任何放大率的任何图像片段。数据作为生成标记训练数据的第一步,我们使用滑动窗口方法在更高
正常外周血数据集包含总共 17,092 个单个细胞的图像,这些图像是使用分析仪 CellaVision DM96 采集的。 所有图像均在颜色空间 RGB 中获得。 图像的格式和大小分别为 jpg 和 360×363 像素,由医院诊所的临床病理学家标记。数据集特点:您可以看到以下内容: 背景颜色以及主要目标对象颜色在大多数情况下是相同的(但并非总是如此)! 为了更好地理解为什么这为我们提供了颜色值工
流式处理方法可以有效地处理实际应用程序的有限内存和处理时间要求。这些方法只存储和处理一个实例或最近实例的一个小窗口。近年来,已经为异常检测和流数据开发了各种免费和开源软件 (FOSS)。然而,这些软件包要么缺乏对异常检测的关注,要么是为批量数据而设计的。我们将现有框架分类为 (i) 流框架和 (ii) 异常检测框架。流式框架的重点不仅在于异常检测,还在于流数据上的其他机器学习任务,例如分类和回归。
大量测量技术涉及探头扫描,同时测量物理量。 例如,所有扫描成像方法都是这种情况。 因此,数据采集需要高采集率,以及探头控制和测量之间的精确同步。 GPScan.VI 程序是用于控制 National Instruments 高速数据采集板的通用 LabVIEW 程序,允许设计扫描成像系统。 模拟输出电压用于驱动二维扫描设备,同时模拟电压的采集和 TTL 脉冲计数并行运行。 像素驻留时间低至微秒的百
本文,将向您展示如何设置环境温度信号,该信号将通过计算机上的实时仪表板记录和可视化数据。硬件设计首先,我们将使用Arduino Uno开发板从红外温度计读取温度值。如上所示连接红外测温仪后,继续将以下程序上传到Arduino。要验证Arduino和温度计是否按预期工作,请打开串行监视器(“工具”>“串行监视器”)以确保每秒打印一次温度记录,如下所示。另外,您也可以打开Arduino的串行绘图
Python动画可视化排序算法:冒泡排序,插入排序,选择排序,堆排序,shell排序,合并排序,快速排序。冒泡排序是最直接的排序算法之一,它会多次遍历一个列表。从本质上讲,每个项目都会“冒泡”到它所属的位置。插入排序与冒泡排序一样,插入排序算法易于实现和理解。它将给定的数组拆分为已排序和未排序的部分,然后将未排序部分的值拾取并放置在已排序部分的正确位置。...
在此,我们将测试两个类似的MATLAB和Python脚本,因为它们执行了一些基本的振动分析。这些脚本执行以下操作:载入两列CSV绘制所有数据计算并绘制移动的1秒RMS电平计算并绘制FFT可以下载MATLAB和Python函数以及分析中使用的振动数据文件。我们将研究范围从数万个点到数千万个的数据集。编程背景Python一般而言,Python的优点是免费,开源且用途更广。 他们的NumPy和SciPy
了解如何使用ESP32-CAM开发板构建Web服务器,您可以通过该命令发送命令进行拍照并在在浏览器中显示最新拍摄并保存在SPIFFS中的照片。如果需要,我们还添加了旋转图像的选项。更多了解:ESP32观看视频演示视频截图零件需求项目概述安装ESP32附加组件安装库ESP32-CAM拍摄并显示照片Web服务器Sketch代码如何工作建立网页setup()处理Web服务器lo...
本教程演示如何在ESP32上设置MicroPython Web服务器。 一个网页将显示连接到ESP32的DHT22传感器的温度和湿度。 另一个网页将提供NeoPixel RGB LED的远程颜色和亮度控制。对于网络服务器,我们将使用由杰出的程序员让·克里斯托夫(Jean-Christophe)创建的,名为MicroWebSrv的开源MicroPython库。 他做了出色的工作,制作了非常强大的轻.
1. 信号频谱分析::pen:计算频谱,绘制频谱图,:pen:光谱分析:傅里叶级数和复傅里叶级数,方波和锯齿波谐波分析,展示任意周期波形的频谱内容,使用欧拉方程,:pen:离散傅里叶变换:频域分析时域波形,光谱分辨率和泄漏、计算功率谱和补零技术,:pen:快速傅里叶变换:使用时间抽取技术,对比离散傅里叶和快速傅里叶变换,实现频谱图。2. :dart:基带无线信号调制::pen:二元相移键控、正交相