语义网络

MATLAB中的Ice函数代码CEnet语义分割，一个简单的Matlab成品网络。主要功能包括DACblock和RMPblock，在CEnet中具有重要意义。我们在Landsat8遥感图像中测试了冰块，效果非常出色。如果您需要使用此代码，请注意修改inputLayer，因为我的inputLayer与自然图像不同。如有任何疑问，请通过电子邮件联系我。

DeepLab v2 是一种先进的语义图像分割深度学习系统，它基于深度卷积神经网络，并结合了以下关键特性： 粗糙卷积: 精确控制特征响应分辨率。 粗糙空间金字塔池: 采用多采样率和有效视场的滤波器，实现多尺度对象的稳健分割。 密集连接的条件随机字段 (CRF): 用于后期处理，优化分割结果。 此版本提供了关键模型组件的公开实现，并支持 ICLR'15 中 DeepLab v1 的实验。 圆环卷积: 圆环卷积在 CAFFE 框架中称为膨胀卷积，使用方法相同，只需将卷积参数 “hole” 更改为 “dilation”。 Argmax 和 Softmax_loss 层: ICCV'15 实

KNetS是一款由我设计的深度神经网络，灵感源自DeepLab v.2，实现TensorFlow环境下的卷积神经网络语义分割任务。除了Python 3、TensorFlow版本需≥1.3和MATLAB外，还需要安装numpy、scipy、pillow和matplotlib软件包。数据生成代码目前适用于Camvid数据集。操作步骤包括：1. 下载Camvid数据集的原始图像和标签数据到指定文件夹；2. 使用MATLAB运行make_mat_files.m以创建.mat数据文件，可根据需求调整img_size和分区速率。

基于特征选择的模型弥合理论与实践之间的差距，利用硬件架构数据识别异常行为，提高安全检测效率。

数据本身不携带含义，其解读依赖于赋予它的语义。举例来说，数值“93”可以代表： 学生某门课程的成绩 某人的体重 计算机系 2003 级学生人数 (请同学补充...) 同样的数据，在不同的语义下表达着不同的信息。

提供自选标注标签与命名功能的语义分割voc数据集制作工具。

这篇文章提供了关于机器学习中潜在语义分析（LSA）算法的详细资料。

随着深度学习技术的进步，皮肤病变分割中的深度神经网络应用日益广泛。该技术利用语义分割方法精确地识别和分离皮肤病变区域。

隐含类别模型、隐语义模型等诸多名词实为同一思想体系的扩展，在推荐系统领域主要涉及潜语义模型和矩阵分解模型，本质上均通过降维方法补全评分矩阵。

在线考试系统（仿牛客网低）系统概述，为学生提供在线考试平台。学生可以进行网上在线考试，浏览题库中心的各课程题库，并在讨论区发表想法和留言评论。功能包括：1. 在线考试模块：考试倒计时、考试安排表、答题卡、作答区、批改试卷、查看成绩和参考答案；2. 题库系统模块：课程分类、题目列表、难度标签、题目描述、参考答案；3. 论坛系统模块：发布帖子、回帖、评论、浏览帖子、点赞、浏览统计、帖子分类、帖子编辑和删除；4. 个人中心模块：更新个人信息、上传头像、考试记录、发帖记录、考试统计分析；5. 后台管理模块：用户管理、考试管理、题目管理、课程管理、成绩管理、帖子管理、评论管理。