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Bacteria-ID：利用拉曼光谱与深度学习迅速鉴定病原菌的源码及演示-Source Code Learning

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简介：
Bacteria-ID项目结合了拉曼光谱技术和深度学习算法，旨在快速准确地识别病原细菌。该项目提供源代码和操作演示，便于科研人员和医学专家使用。 最佳的开始方式是使用一个记录详尽并带有注释的Jupyter笔记本，并立即投入使用。我们提供了一个已经通过参考数据集训练过的预训练模型。此存储库中的代码已经在特定软件版本（例如Python 3.7.0）上进行了测试。

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  • Bacteria-ID：利用拉曼光谱与深度学习迅速鉴定病原菌的源码及演示-Source Code Learning
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    Bacteria-ID项目结合了拉曼光谱技术和深度学习算法，旨在快速准确地识别病原细菌。该项目提供源代码和操作演示，便于科研人员和医学专家使用。 最佳的开始方式是使用一个记录详尽并带有注释的Jupyter笔记本，并立即投入使用。我们提供了一个已经通过参考数据集训练过的预训练模型。此存储库中的代码已经在特定软件版本（例如Python 3.7.0）上进行了测试。
     
  • MP-DQN: 学习的源代码-Source Code Learning
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    MP-DQN是一种创新的人工智能算法，专注于从头开始学习和理解计算机程序的结构与逻辑。该方法通过深度强化学习技术解析并生成源代码，为自动编程领域开辟了新路径。 多通道深度Q网络的存储库包含几种强化学习算法：P-DQN, MP-DQN, SP-DQN, PA-DDPG 和 Q-PAMDP。MP-DQN 通过使用多次遍历（并行批处理）将动作参数输入分配给Q网络，解决了P-DQN中的过度参数化问题。拆分深度Q网络 (SP-DQN) 是一种较慢的解决方案，它利用多个具有/不具有共享特征提取层的 Q 网络。此外还为 P-DQN 提供了加权索引的动作参数损失函数。 依存关系： - Python 3.5+（已通过3.5和3.6测试） - Pytorch 0.4.1（1.0+应该可以使用，但速度会慢一些） - Gym 0.10.5 实验脚本可以在以下域上运行每种算法： - 平台 - 机器人足球进球 - 半场进攻 安装上述 OpenAI Gym 环境的最简单方法是通过 pip。
     
  • 基于PCA-Stacking模型的食源性致病菌拉曼光谱检测识别
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    本研究提出了一种结合PCA降维和Stacking集成学习的创新方法，用于分析食源性致病菌的拉曼光谱数据，以实现高效、准确的细菌检测与分类。 食源性致病菌的快速识别是一项重要的任务。相比传统检测方法，拉曼光谱技术能够实现无损且高效的鉴别速度。为了提升大肠杆菌O157∶H7及布鲁氏菌S2株在拉曼光谱中的识别准确率和效率，我们提出了一种结合主成分分析（PCA）与Stacking算法的集成判别模型，并通过网格搜索以及K折交叉验证来增强模型的稳定性。实验结果显示，相较于逻辑回归、K近邻和支持向量机等单一模型，该PCA-Stacking集成模型具有最高的准确率，达到了99.73%，满足了预期效果。
     
  • DLWF: 我们在NDSS18的论文《利用深度学习实现自动网站指纹识别》的源码分享 - Source Code Learning
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    本文介绍了我们在NDSS 2018上发表的研究成果——使用深度学习技术实现自动化网站指纹识别方法，并公开了相关源代码，便于研究者们进一步探索与应用。 这段文本是关于研究论文《通过深度学习实现自动网站指纹识别》的源代码描述：该代码即将更新，并将在稍后提供最终框架。如果我们的框架对您的研究有帮助，请引用以下文献： @inproceedings{Rimmer2018, title={Automated Website Fingerprinting through Deep Learning}, author={Rimmer, Vera and Preuveneers, Davy and Juarez, Marc and Van Goethem, Tom and Joosen, Wouter}, booktitle={Proceedings of the 25th Network and Distributed System Security Symposium (NDSS 2018)}, year={2018}}
     
  • UDTL: 智能故障诊断中无监督深度迁移学习论文的源代码 - Source Code Learning
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    这段简介可以描述为：“UDTL”项目专注于智能故障诊断中的无监督深度迁移学习研究，并提供了相应的源代码。此代码旨在促进该领域的学术交流和应用开发。 基于UDTL的智能诊断基准代码已由张启阳和余晓磊发布。 2020年6月2日，我们修正了util train_utils_combines中的错误（class_num-> num_classes）。 该项目提供了一个基线精度及一个统一的智能故障诊断库，该库采用无监督深度迁移学习技术。它为用户提供了扩展接口以加载自己的数据集和模型进行新的研究。所有实验均在配备Intel Core i7-9700K处理器、GeForce RTX 2080Ti显卡及16GB内存的计算机上，使用Windows 10操作系统和Pytorch 1.3完成。 项目要求： - Python版本：Python 3.7 - 脾气暴躁（可能是指numpy）: 版本1.16.2 - 熊猫 (pandas): 版本0.24.2 - 泡菜 (pickle, 可能是误写，应为Pickle) - tqdm: 版本 4.31.1 - 斯克莱恩（可能是指scikit-learn）：版本0.21.3 - Scipy: 版本 1.2.1 - OpenCV-Python (cv2) : 版本4.1.0.25 - PyWav
     
  • 利用Matlab进行拉曼光谱尖峰消除
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    本研究探讨了使用MATLAB软件工具对拉曼光谱中的噪声和尖峰进行有效处理的方法，以提高数据的可靠性和准确性。 版本：matlab2019a 领域：信号处理 内容：基于Matlab实现拉曼光谱的尖峰去除 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
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    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。