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fall-detection-for-older-users.apk

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简介：
Fall Detection for Older Users是一款专为老年人设计的应用程序。它能够实时监测用户的活动状况，一旦检测到跌倒事件，将立即通知预设联系人并提供紧急服务信息，确保用户安全得到及时保障。 Android-Fall-Detection是一款基于Android手机的老人跌倒检测系统。该系统能够通过Android手机内置的加速度传感器实时采集人体姿态加速度的信息数据，并利用多阈值法跌倒检测技术，实时监测目标用户是否发生跌倒行为。这款系统的用户满意度高达95%，并且浏览量已达到3次。

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  • fall-detection-for-older-users.apk
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    Fall Detection for Older Users是一款专为老年人设计的应用程序。它能够实时监测用户的活动状况，一旦检测到跌倒事件，将立即通知预设联系人并提供紧急服务信息，确保用户安全得到及时保障。 Android-Fall-Detection是一款基于Android手机的老人跌倒检测系统。该系统能够通过Android手机内置的加速度传感器实时采集人体姿态加速度的信息数据，并利用多阈值法跌倒检测技术，实时监测目标用户是否发生跌倒行为。这款系统的用户满意度高达95%，并且浏览量已达到3次。
     
  • 跌倒检测：Fall-Detection
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    Fall-Detection是一款先进的跌倒监测系统，利用智能传感器和算法实时监控用户活动状态，在发生意外跌倒时迅速发出警报并通知紧急联系人，确保及时获得援助。 跌倒检测自述文件主要介绍了跌倒检测的相关内容。文章详细描述了如何通过技术手段实现对老年人或行动不便者在日常生活中的意外跌倒进行及时监测和报警的功能设计与应用实践。文中还讨论了系统的工作原理、应用场景以及可能面临的挑战和技术难点，旨在为相关领域的研究提供参考和支持。 （注：原文中包含了一些链接和个人联系方式，在重写时已经全部删除） 去掉具体信息后的版本如下： 自述文件主要介绍了跌倒检测的相关内容。文章详细描述了如何通过技术手段实现对老年人或行动不便者在日常生活中的意外跌倒进行及时监测和报警的功能设计与应用实践，讨论了系统的工作原理、应用场景以及可能面临的挑战和技术难点，旨在为相关领域的研究提供参考和支持。
     
  • Anomaly Detection Dataset for AIops
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    本数据集专为AI运维（AIops）设计，包含多种IT系统异常情况的数据样本，旨在提升机器学习模型在自动检测和预测IT运营问题中的性能与准确性。 参加第一届AIops异常检测项目的数据集主要涉及KPI异常检测。该过程通过算法分析KPI的时间序列数据来判断是否存在异常行为。这一任务面临的难点包括：1. 异常发生的频率很低，实际运维场景中业务系统很少出现故障，因此可用于分析的异常数据量有限；2. 异常种类多样，由于实际业务系统的复杂性和不断更新升级，导致了各种类型的故障和相应的多样性异常情况；3. KPI表现形式各异，有的表现为周期型、稳定型或持续波动型。
     
  • 基于Android手机的老年人跌倒检测系统（Android-Fall-Detection）
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    本项目开发了一款专为Android手机设计的应用程序，旨在通过内置传感器实时监测老年人活动情况，并在发生跌倒时自动发送警报信息给预设联系人，确保及时响应和救助。 一款基于Android手机的老人跌倒检测系统能够通过手机内置的加速度传感器实时采集人体姿态加速度的信息数据，并采用多阈值法来实时监测目标用户是否发生跌倒行为。
     
  • Enhanced Convolutional Features for Edge Detection
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    本研究提出了一种改进的卷积特征提取方法，用于提高边缘检测的准确性与效率。通过优化卷积网络结构和引入新的损失函数，该技术在多个公开数据集上取得了优异的结果。 最近南开大学提出了一种边缘检测与图像分割算法，在BSDS500数据集上实现了F值超越人工标注平均值的实时性能，这是首个在该数据集中达到这一成就的技术。目前此算法已开源，并附带相关文档和代码供研究者参考。
     
  • Deep-Learning-for-Skin-Cancer-Detection-
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    本项目利用深度学习技术进行皮肤癌检测，旨在提高早期皮肤病病变识别准确率，助力精准医疗。 使用CNN的皮肤癌检测器需要从Kaggle下载数据集。下载的数据集应包含.csv文件，并且这些文件需解压到名为Skin-Cancer-Detector-using-CNN的文件夹中，具体包括HAM10000_metadata.csv、HAM10000_images_part_1和HAM10000_images_part_2。 所需库如下： - Web框架：Flask - TensorFlow - Matplotlib - Keras - NumPy - Pandas - Scikit-Learn 请按照以下步骤操作： 步骤一：在jupyter中运行Skin_CD.ipynb文件。 步骤二：训练模型完成后，将该模型保存到models文件夹中。
     
  • 数据集-for-fraud-detection
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    本数据集专为欺诈检测设计，包含大量交易记录和标签信息，旨在帮助模型识别潜在的金融诈骗行为，提升安全防范能力。 在IT行业中，数据分析与机器学习特别重要，在电子商务欺诈检测方面尤其如此。fraud-detection-数据集是专门用于训练和测试反欺诈模型的数据集合。该数据集包含四个主要文件：`train_transaction.csv`、`test_transaction.csv`、`train_identity.csv` 和 `test_identity.csv`。 1. **train_transaction.csv** 文件代表了训练数据，包括大量用户的交易记录，这些信息被用来构建机器学习模型。训练数据通常含有每笔交易的各种特征，例如金额、时间戳、购买商品类型及用户行为模式等。通过将欺诈标签（即二进制标记表示交易是否为欺诈）与上述特征匹配，可以教会模型如何区分正常和异常的交易。 2. **test_transaction.csv** 文件用于评估训练完成后的机器学习模型性能。该文件包含未标注的新交易记录，我们用模型预测这些新数据后，再对比真实标签来计算精确率、召回率、F1分数及AUC-ROC曲线等指标，以衡量模型的准确性。 3. **train_identity.csv** 文件可能包括用户的个人身份信息如用户名、IP地址和设备类型。结合交易特征与用户身份特征可帮助识别异常登录行为或账户活动，从而提高欺诈检测效率。 4. **test_identity.csv** 用于测试阶段的身份验证数据集，模型将使用这些身份信息对未知情况下的新交易进行预测，并评估其表现。 在处理此数据集时，我们可能会采用集成学习方法如随机森林、梯度提升机（例如XGBoost或LightGBM）或者深度学习模型像卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。此外，在构建有效模型之前，需要执行重要的预处理步骤包括缺失值填充、异常检测及特征编码等。 为了防止过拟合并增强模型的泛化能力，我们会采用交叉验证、正则化或早停技术。在实际应用中，持续监控和定期更新模型是必要的以适应不断变化的欺诈行为模式，并确保电子商务平台的安全性。
     
  • [数据集] UR Fall Detection Dataset 一号摄像头视频片段 30+40 序列
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    该数据集包含UR Fall Detection Dataset中来自一号摄像头的视频片段，时长分别为30秒和40秒，旨在用于跌倒检测研究与算法开发。 URFD数据集的国内下载速度较慢。这里提供了一号摄像头的部分视频内容，包括30个摔倒视频序列和40个日常活动视频序列。
     
  • Variational Autoencoder for Outlier Detection in Trading Systems:...
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    本研究提出一种基于变分自编码器（VAE）的方法，用于检测交易系统中的异常值。通过优化重建误差和KL散度，该模型能够有效识别偏离正常模式的数据点。 异常检测的变分自动编码器在交易系统中的小概念证明使用了变异自动编码器。
     
  • UFO for Salient Region Detection: Uniqueness, Focusness and Object...
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    本文提出了一种新颖的显著目标检测方法UFO，结合了独特性、聚焦性和对象先验信息，提升了显著区域定位精度和鲁棒性。 2013年ICCV的一篇关于显著性检验的论文源代码。