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2023-02-24
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简介：
基于深度学习的广告CTR预估算法
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海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow
海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（'蛤蜊', '珊瑚', '螃蟹', '海豚', '鳗鱼', '水母', '龙虾', '海蛞蝓', '章鱼', '水獭', '企鹅', '河豚', '魔鬼鱼', '海胆', '海马', '海豹', '鲨鱼', '虾', '鱿鱼', '海星', '海龟', '鲸鱼'）数据集进行训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后使用Django开发一个Web网页平台操作界面，实现用户上传一张海洋生物图片识别其名称。
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**LeNet 摘要**
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- LeNet 的局限性包括网络较浅、Sigmoid 梯度消失问题和平均池化，但其创新为后续 CNN 发展铺平道路
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升级版MATLAB仿真对比了深度学习与LS、MMSE、LMMSE的OFDM信道估计算法，新增自动样本生成、复杂度分析及抗频偏性能评估。深度学习在无线通信中，尤其在OFDM的信道估计问题上展现潜力，解决了传统方法的局限。程序涉及信道估计器设计，深度学习模型通过学习导频信息估计信道响应，适应频域变化。核心代码展示了信号处理流程，包括编码、调制、信道模拟、降噪、信道估计和解调。
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基于googlenet深度学习网络的睁眼闭眼识别算法matlab仿真
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基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量管理源码实现，结合LSTM预测可再生能源和负荷，优化微网运行成本与固定成本。方法应用于冷热电联供微网，结果显示经济成本平均降低4.03%，提高经济效益。代码包括数据分段、LSTM网络定义及训练，最终展示了一系列运行结果图表。
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