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NFL-1st-and-Future-Impact-Detection-Kaggle-Challenge

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简介：
本竞赛为Kaggle举办的NFL影响力检测挑战赛，旨在开发算法预测美式足球比赛中球员碰撞产生的影响程度，促进运动员安全研究。 Kaggle-Challenge-NFL-1未来影响检测

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  • NFL-1st-and-Future-Impact-Detection-Kaggle-Challenge
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    本竞赛为Kaggle举办的NFL影响力检测挑战赛，旨在开发算法预测美式足球比赛中球员碰撞产生的影响程度，促进运动员安全研究。 Kaggle-Challenge-NFL-1未来影响检测
     
  • Kaggle竞赛：Humpback Whale Identification Challenge
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    Humpback Whale Identification Challenge是Kaggle举办的一项竞赛，参赛者需利用机器学习技术来识别和匹配海豚科数据库中的鲸尾图片，以促进对座头鲸的研究与保护。 本次竞赛的目标是通过识别图片中的鲸鱼尾巴来分类不同种类的鲸鱼，这属于一个多分类问题。提供的数据集包括9850张训练图片（涵盖4251个不同的物种）以及15610张测试图片。这是我首次参加的比赛，在比赛中我最终取得了0.45426的成绩，并且在所有参赛者中排名为第45名/共528人，属于前9%的选手。 我的比赛环境使用了以下软件版本：tensorflow-gpu: 1.4.1 和 keras-gpu: 2.0.5。以下是文件说明： - 输入部分包括notebook格式的比赛所需的输入数据。 - humpback-whale-identification-model-files 文件夹中包含了一个名为 Whale Recognition Model with score 0.78563.ipynb 的模型，该模型得分为0.78563。此文件是比赛过程中使用的重要资源之一。 - train.csv 是原始训练集的标注数据文件。 - train_aug.csv 则是在裁剪和进行数据增强处理后生成的新版本训练集标签文件，它被用于提高Keras_lb_0.38_to_0.42_cut_aug.py脚本的表现。
     
  • Analog Circuit Design: Discrete and Integrated (1st Edition, 2015)
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    《Analog Circuit Design: Discrete and Integrated》是2015年出版的第一版图书，专注于模拟电路的设计方法与技巧，涵盖分立和集成电路设计。适合电子工程师及学生参考学习。 Analog Circuit Design: Discrete and Integrated, authored by enthusiastic circuit practitioner Sergio Franco, emphasizes the development of intuition and physical insight. The book includes numerous examples and problems that are meticulously designed to enhance problem-solving methodologies used daily in engineering practice. Each chapter offers a thorough exploration of its subject matter. SPICE is integrated throughout the text both as an educational tool to facilitate understanding of new concepts and as a means to validate hand calculations. PSPICE is utilized to highlight complexities that would be too intricate for manual calculation alone.
     
  • Introduction to Signal Detection and Estimation
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    《信号检测与估计导论》是一本介绍信号处理领域中信号检测和参数估计基础理论的教材，适用于通信工程及相关专业的学习者。 《信号检测与估计导论》由H. Vincent Poor编写，是Springer出版社于1994年出版的第二版，并在随后进行了修正印刷。该书共有398页，文件格式为PDF。 IEEE Communications Magazine评价说：“学生们会发现这本书是一本非常有用、全面且易于理解的信号检测与估计技术入门书籍... 它使这一领域的理论变得对普通研究生来说易懂... 同时也是他们图书馆中的一个宝贵补充，作为关键概念和技巧的手册。” 此外，《数学评论》也对该书给予高度评价：“书中使用了许多图表来说明统计程序是如何实现的。该书组织得非常巧妙且实用，难度逐渐递增... 在解释每个结果的意义方面投入了极大的关注。”
     
  • Signal Detection and Parameter Estimation Principles
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    《信号检测与参数估计原理》一书深入探讨了信号处理中的关键理论和技术，涵盖信号检测及参数估计的基础概念、方法和应用。 Levy 写了一本关于信号检测的新书，是我在课堂上使用的教材。这本书叙述清晰，涵盖了该领域的主要课题，适合自学或作为课本使用。Amazon上有对该书的介绍。书中内容全面且易于理解，非常适合学习信号检测理论和技术的学生和研究人员参考。
     
  • Signal Detection and Parameter Estimation Principles
    优质
    《信号检测与参数估计原理》一书深入探讨了信号处理中的核心理论和技术，涵盖信号检测的基本概念、方法及参数估计的技巧，为读者提供全面的理解和应用指导。 《信号检测与参数估计原理》是一本经典的教程。
     
  • Signal Detection and Parameter Estimation Principles
    优质
    《信号检测与参数估计原理》是一本介绍信号处理中关键理论和技术的书籍，涵盖了从基础概念到高级主题的内容。 《信号检测与估计原理》是一本经典的教程。这本书深入浅出地讲解了信号检测和参数估计的基本理论和技术，是相关领域学习者的必备参考书。
     
  • Multiclass Plant Leaf Disease Detection and Classification...
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    本文探讨了一种多分类植物叶片病害检测与识别方法，利用深度学习技术自动诊断作物疾病，提高农业管理效率。 编写了用于将叶子分类为以下类型之一的Matlab代码：Alternaria Alternata、Anthracnose、Bacterial Blight、Cercospora Leaf Spot 和 Healthy Leaves。该分类由Multiclass SVM（一对一）完成。 运行步骤如下： 1. 将文件夹Leaf_Disease_Detection_code放置在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径。 2. 运行DetectDisease_GUI.m脚本。 3. 在GUI界面，点击“加载图像”，从Manus Disease数据集中选择并加载图片。随后点击“增强对比度”按钮以优化图像显示效果。 4. 点击Segment Image（分割图像），输入包含感兴趣区域的cluster no（即只有疾病受影响的部分或健康部分）。 5. 最后，点击分类结果查看识别输出，并测量准确性（在这种情况下是区分健康叶子与所有患病类型）。
     
  • Knowledge-Based Radar Detection, Tracking, and Classification
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    本研究聚焦于雷达系统中知识驱动的目标检测、跟踪与分类技术。通过融合领域内专业知识和先进算法模型，提升系统的识别精度及处理复杂环境的能力。 关于认知雷达的入门书籍，《基于知识的雷达检测、跟踪、分类问题》非常不错。
     
  • A Survey and Future Outlook on Deep Learning for Person Re-identification
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    本文综述了深度学习在人员再识别领域的研究进展，并探讨了未来的研究方向和潜在挑战。 这是一篇关于《Deep Learning for Person Re-identification A Survey and Outlook》的中文翻译，逐句机翻后进行了人工校正，整篇翻译耗时几天时间，希望对你有所帮助。