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【更新】数字普惠金融指数及其工具变量（2011-2022年）0 个回复 - 758 次查看 数据说明：本数据集包括全国各省市县的数字普惠金融指数。这套指数包括数字普惠金融指数，以及数字金融覆盖广度、数字金融使用深度以及普惠金融数字化程度；此外使用深度指数中还包含支付、信贷、保险、信用、投资、 ...2024-4-12 18:35 - daydayup124 - 现金交易版
【经管数据】北京大学数字普惠金融指数（省级、地级市和县域）2011-2022年0 个回复 - 1817 次查看 数据名称：数字普惠金融指数“第五期”-省市县数据年份：2011-2022年数据范围：全国31个省、337个地级以上城市以及2800个县数据说明：编制方法请参阅《经济学（季刊）》中的《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空 ...2024-3-30 10:14 - 2189619986 - 现金交易版
普惠金融指数（2022）省 、市、县域的数据0 个回复 - 801 次查看 数字普惠金融指数2011-2022年数据，包括数字普惠金融覆盖广度、使用深度，数字化程度三个维度的指数，包括省 、市、县域的数据。中国内地31个省、337个地级以上城市，以及近2800个县域。面板数据可以直接用 数据来 ...2024-3-29 14:29 - 小豆苗32185 - 现金交易版
2011-2022年省市县数字普惠金融指数、数字金融覆盖广度、数字金融使用深度等指标数据0 个回复 - 1463 次查看 2011-2022年省市县数字普惠金融指数、数字金融覆盖广度、数字金融使用深度等指标数据1、时间：2011-2022年 其中县级的时间为2014-2022年2、范围：全国31省，337个地级市以及2800个县3、指标：覆盖广度、使用深度、支 ...2024-2-29 21:04 - 盐汽水咸死的鱼 - 现金交易版
数字金融与上市公司金融化程度测算匹配结果2011-2020覆盖广度使用深度电子支付网络贷0 个回复 - 441 次查看 数字金融与上市公司金融化程度测算匹配结果2011-2020覆盖广度使用深度电子支付网络贷款指数 数字金融发展，在过去研究中被认为能够抑制实体企业金融化，对于中国金融体系更好地服务实体经济，助力高质量发展将起到至 ...2023-7-22 11:21 - yusb - 现金交易版
医学外文文献：使用深度学习进行基于图像的植物病害检测
0 个回复 - 239 次查看 医学外文文献：使用深度学习进行基于图像的植物病害检测 本篇文献由S. Mohanty, David P. Hughes和M. Salathé发表于2016 摘要：作物病害是对粮食安全的主要威胁，但由于缺乏必要的基础设施，在世界许多地 ...2022-4-1 14:47 - ByronX - Forum
0 个回复 - 239 次查看 医学外文文献：使用深度学习进行基于图像的植物病害检测 本篇文献由S. Mohanty, David P. Hughes和M. Salathé发表于2016 摘要：作物病害是对粮食安全的主要威胁，但由于缺乏必要的基础设施，在世界许多地 ...2022-4-1 14:47 - ByronX - Forum
医学外文文献：DeepFruits：一种使用深度神经网络的水果检测系统
0 个回复 - 266 次查看 医学外文文献：DeepFruits：一种使用深度神经网络的水果检测系统 由Inkyu Sa, ZongYuan Ge, Feras Dayoub, B. Upcroft, Tristan Perez, C. McCool四位学者于2016发表。 摘要：组氨酸增强基因传递系统：最先 ...2022-4-1 14:39 - ByronX - Forum
0 个回复 - 266 次查看 医学外文文献：DeepFruits：一种使用深度神经网络的水果检测系统 由Inkyu Sa, ZongYuan Ge, Feras Dayoub, B. Upcroft, Tristan Perez, C. McCool四位学者于2016发表。 摘要：组氨酸增强基因传递系统：最先 ...2022-4-1 14:39 - ByronX - Forum
使用深度学习进行图像分类
1 个回复 - 1778 次查看 解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN） ...2022-7-7 14:21 - 人工智能君 - Forum
1 个回复 - 1778 次查看 解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN） ...2022-7-7 14:21 - 人工智能君 - Forum
使用深度学习进行图像分类
0 个回复 - 571 次查看 使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将 ...2022-7-7 15:22 - 墨羽听风 - 新手入门区
0 个回复 - 571 次查看 使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将 ...2022-7-7 15:22 - 墨羽听风 - 新手入门区
PhaseStain：无标记定量相显微镜的数字染色
使用深度学习的图像
0 个回复 - 418 次查看 摘要翻译： 利用深度神经网络，我们展示了一种数字染色技术，我们称之为相位，将无标记组织切片的定量相位图像(QPI)转换成与组织化学染色的相同样本的brightfield显微镜图像等效的图像。通过对图像数据（染色后获得的 ...2022-3-30 16:05 - 能者818 - Forum
0 个回复 - 418 次查看 摘要翻译： 利用深度神经网络，我们展示了一种数字染色技术，我们称之为相位，将无标记组织切片的定量相位图像(QPI)转换成与组织化学染色的相同样本的brightfield显微镜图像等效的图像。通过对图像数据（染色后获得的 ...2022-3-30 16:05 - 能者818 - Forum
会话中无监督夹带距离的研究
使用深度神经网络
0 个回复 - 202 次查看 摘要翻译： 夹带是一种已知的使交互参与者适应或同步其声学特性的适应机制。了解对话者如何通过夹带来适应对方的说话风格，需要测量一系列声学特征，并通过多种信号比较方法来比较这些特征。在这项工作中，我们提出了 ...2022-3-8 15:53 - kedemingshi - Forum
0 个回复 - 202 次查看 摘要翻译： 夹带是一种已知的使交互参与者适应或同步其声学特性的适应机制。了解对话者如何通过夹带来适应对方的说话风格，需要测量一系列声学特征，并通过多种信号比较方法来比较这些特征。在这项工作中，我们提出了 ...2022-3-8 15:53 - kedemingshi - Forum
为什么要使用深度学习框架？
0 个回复 - 734 次查看 为什么要使用深度学习框架？ 您可以使用Python或任何其他编程语言从头开始实现自己的深度学习算法。当您开始实现更复杂的模型（例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN））时，您将意识到从头开始实现非常大的 ...2020-11-4 19:55 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 734 次查看 为什么要使用深度学习框架？ 您可以使用Python或任何其他编程语言从头开始实现自己的深度学习算法。当您开始实现更复杂的模型（例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN））时，您将意识到从头开始实现非常大的 ...2020-11-4 19:55 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
使用深度学习进行对象检测：更快的R-CNN，YOLO，SSD
1 个回复 - 1074 次查看 使用深度学习进行对象检测：更快的R-CNN，YOLO，SSD 在这篇文章中，我将说明对象检测和各种算法，例如Faster R-CNN，YOLO，SSD。我们将从初学者的水平开始，直到了解对象检测的最新技术，了解每种方法的直觉，方法和 ...2020-9-16 19:39 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
1 个回复 - 1074 次查看 使用深度学习进行对象检测：更快的R-CNN，YOLO，SSD 在这篇文章中，我将说明对象检测和各种算法，例如Faster R-CNN，YOLO，SSD。我们将从初学者的水平开始，直到了解对象检测的最新技术，了解每种方法的直觉，方法和 ...2020-9-16 19:39 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
【学习笔记】
使用深度神经网络（DNN）的天气预报方法，DNN 无需明确编码的物 ...
1 个回复 - 532 次查看 使用深度神经网络（DNN）的天气预报方法，DNN 无需明确编码的物理定律以及复杂冗长的巨量计算，而是发现数据中的模式，并使用功能强大的专用硬件（例如 GPU 和 TPU）执行并行计算，来学习从输入到期望输出的复杂转换 ...2020-4-15 17:52 - ccwwccww - Forum
1 个回复 - 532 次查看 使用深度神经网络（DNN）的天气预报方法，DNN 无需明确编码的物理定律以及复杂冗长的巨量计算，而是发现数据中的模式，并使用功能强大的专用硬件（例如 GPU 和 TPU）执行并行计算，来学习从输入到期望输出的复杂转换 ...2020-4-15 17:52 - ccwwccww - Forum
