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Python and BERT-based deep learning text similarity detection system design

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简介：
登录界面与注册界面，用户权限包括管理员身份及普通用户。主页面：文件管理模块。（1）建立存储目录结构；（2）执行文件上载操作；（3）提供批量删除存储目录功能，可选性设置；（4）配置批量下载存储目录选项，可选性参数设计；（5）实现基于目录的搜索选项；（6）独立存储结构下的文件夹导出路径设置；（7）个人或团体收藏管理入口。文本查重模块。收藏功能界面。网页查重-爬虫技术应用

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  • Scene Text Detection and Recognition in the Deep Learning Era.pdf
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    本文综述了深度学习时代场景文本检测与识别的研究进展，探讨了该领域中的关键技术和挑战，并展望未来发展方向。 文本检测与识别技术综述论文旨在全面回顾近年来在这一领域的研究成果和发展趋势。该文分析了各种先进的算法和技术，并探讨它们在不同应用场景中的表现和局限性。此外，还讨论了一些未来的研究方向，以期为相关领域研究者提供有价值的参考信息。
  • Deep Learning for Image Processing: Including Classification and Object Detection
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    本书深入探讨了深度学习在图像处理领域的应用，重点介绍了分类和目标检测技术，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 本教程旨在总结本人在研究生期间的研究成果，并分享给更多有需要的学习者。随着学习的深入，我也会不断更新内容与大家分享。 教学流程如下： 1）介绍网络结构及其创新点； 2）使用Pytorch搭建并训练模型； 3）利用Tensorflow（内置Keras模块）进行相同操作； 教程将涵盖以下主题： 图像分类部分包括：LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet、ResNeXt 、MobileNet和ShuffleNet等经典网络结构，以及最新的EfficientNet。 目标检测篇则会讲解Faster-RCNN/FPN, SSD/RetinaNet 和 YOLOv3 SPP等相关技术。
  • 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。
  • WEB-based Exam Management System Design and Implementation using JSP (Source Code + Report).zip
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    本资源为基于JSP技术设计和实现的网络考试管理系统，包含完整源代码及项目报告。适合研究与学习使用。 jsp基于WEB的考务管理系统的设计与实现（源代码+论文）
  • Credit Card Fraud Detection: A Deep Learning Model
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    本研究提出了一种基于深度学习模型的信用卡欺诈检测方法，通过分析交易数据中的复杂模式有效识别欺诈行为，提升金融安全水平。 Credit_Card_Fraud_Detection 深度学习模型用于检测信用卡欺诈交易。数据集包含了2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易记录，在两天内发生的总计284,807笔交易中，有492起被标记为欺诈行为。该数据集中阳性类别（即欺诈）占所有交易的比例仅为0.172%，因此数据集呈现高度不平衡的特点。
  • 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。
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
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    《深度学习》是麻省理工出版社自适应计算与机器学习系列的一部分，该书全面介绍了人工神经网络和深度学习模型及其应用，为研究人员和从业者提供了宝贵的资源。 《深度学习》（适应性计算与机器学习系列）最新中文版。
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
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    《深度学习》是麻省理工学院出版社“自适应计算与机器学习系列”中的一部重要著作，系统阐述了深度学习领域的核心理论和技术。 Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) is authored by Ian Goodfellow, a Research Scientist at OpenAI; Yoshua Bengio, Professor of Computer Science at the Université de Montréal; and Aaron Courville, Assistant Professor of Computer Science at the Université de Montréal.