说明：年龄检测数据集：https:data.vision.ee.ethz.ch cvl rrothe imdb wiki

说明：Harshil Anuwadia.github.io公司

说明：使用卷积神经网络以合理的速度实时自动检测和分类水样中的不同藻类

说明：一种用于人类面部情绪多类分类的神经网络。

说明：卫星图像图像分类的实现

说明：Aplikasi Berbasis安卓untuk Mengklasifikasian Spesies Ikan Cakalang dan Tongkol

说明：单击下面签出网站

说明：该项目实现了卷积神经网络（CNN），以从fashion MNIST数据集中对时尚图像进行分类。该模型被训练为识别各种服装项目，如T恤、裤子和运动鞋。

说明：Forrest N.Iandola、Song Han、Matthew W.Moskewicz、Khalid Ashraf、William J.Dally和Kurt Keutzer的“SqueezeNet:AlexNet级精度，参数少50倍，模型大小<0.5MB”。

说明：不同的机器学习在MNIST数据集上工作

说明：Christian Szegedy、Wei Liu、Yangqing Jia、Pierre Sermanet、Scott Reed、Dragomir Angelov、Dumitru Erhan、Vincent Vanhoucke和Andrew Rabinovich的《卷积越深》。

说明：利用完全连接的卷积神经网络（CNN）开发一个基于深度学习的模型，以从左侧X射线照片中预测骨龄。

说明：人脸掩模检测是一个深度学习项目，利用卷积神经网络（CNN）将图像分类为是否戴面具。随着在公共卫生和安全合规方面的应用，该项目有助于在大流行期间执行口罩佩戴指南，如肺炎-19。

说明：基于引力透镜图像的多类分类和物理信息模型来识别暗物质子结构。

说明：图像超分辨率中的异构动态卷积网络（HDSRNet）

说明：基于CNN的补丁屏蔽自动编码器设计

说明：用于血细胞疟疾感染诊断的深度学习分类器。Francesca Pezzuti和Pietro Tempesti为计算智能和深度学习课程开发的大学项目。

说明：学习深度学习

说明：该项目使用卷积神经网络（CNN）来识别字幕

说明：基于CNN的补丁屏蔽自动编码器设计

说明：为每个想要学习人工智能的人提供资源

说明：使用MNIST数据集的CNN示例。在MNIST上实现~99%测试精度的简单convnet。

说明：该代码用于使用CNN和WGAN对运动图像任务的频谱图图像进行分类。

说明：2023年第五届全国大学生集成电路EDA精英挑战赛参赛作品。基于图像处理和NLP无监督学习等方法的SoC芯片物理布局静态红外下降预测方案。

说明：故障_分段

说明：在本研究中，我们通过调整潜在空间并在其中移动，将模式从模式人脸图像转换为基本人脸图像。

说明：手写数字识别

说明：一种预测肺炎并确定胸部X射线图像位置的深度学习模型

说明：德黑兰大学深度学习课程的作业和项目。

说明：本项目旨在使用YOLOv8进行检测，DeepSort进行跟踪，CNN-GRU LSTM进行预测，从而预测摩托车轨迹。