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小學(xué)五項(xiàng)管理落實(shí)情況自查報(bào)告

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最后溫江活動(dòng)中心結(jié)構(gòu)422出圖

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游家渡市民活動(dòng)中心建施4-21

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二年級(jí)數(shù)學(xué)下第二單元達(dá)標(biāo)測(cè)試卷

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二年級(jí)數(shù)學(xué)下第八單元過(guò)關(guān)檢測(cè)卷

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二年級(jí)數(shù)學(xué)下第八單元達(dá)標(biāo)測(cè)試卷

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基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別

隨著目標(biāo)的正確識(shí)別逐漸成為人工智能的重要組成部分，基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別目前也成為了特征識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。但是因?yàn)槟槻啃畔⒌膹?fù)雜性，對(duì)特征識(shí)別算法的要求會(huì)更高。在人臉識(shí)別領(lǐng)域有很多算法，如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的人臉識(shí)別方法、深度非線性人臉形狀提取方法、基于深度學(xué)習(xí)的人臉姿態(tài)魯棒性建模、有約束環(huán)..
豐富的長(zhǎng)期經(jīng)常性卷積網(wǎng)絡(luò)

面部微觀表情（ME）的識(shí)別對(duì)于研究人員在運(yùn)動(dòng)和有限數(shù)據(jù)庫(kù)中的細(xì)微處理造成巨大挑戰(zhàn)。最近，人工技術(shù)已經(jīng)在微型表達(dá)識(shí)別中取得了優(yōu)異的性能，但是以區(qū)域特異性和繁瑣的參數(shù)調(diào)諧為代價(jià)。在本文中，我們提出了一個(gè)豐富的長(zhǎng)期遞歸卷積網(wǎng)絡(luò)（ELRCN），首先通過(guò)CNN模塊將每個(gè)微表情幀編碼成特征向量，然后通過(guò)將特征向量通..
第一章　成本核算基礎(chǔ)知識(shí)

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