内镜粘膜下剥离术(ESD) 护理查房实用.pptx

智能识别，图像识别，虹膜识别，主流的生物识别，欧菲光核心技术！

一种超薄阻燃PI屏蔽膜及其制备方法与流程.docx

一种超薄高导热屏蔽膜材料在线金属粉体自动入胶装置的制作方法.docx

真空镀膜技术的培训资料，介绍太阳能光伏制造的关键工艺。

TFC光学薄膜设计,很方便，遗憾的是不能自己加材料

「恶意软件」虹膜识别技术进展与趋势 - Web安全 安全研究 安全体系 漏洞分析 云安全 信息安全

“FVanalysis”算法生成脉络膜毛细血管流动空隙分析条和 log-log 图，其中包含流动空隙数量与面积大小的关系。 提供了对数对数图最佳拟合线参数（截距、斜率）和整个眼睛表面上超过 10,000 平方微米 (FV10000) 的流动空隙的分数。 'ccflowVoids' 算法以表格格式给出对应于 ETDRS 子字段的参数值。 它旨在在执行“segPLEX”（https://github.com/cnzakimuena/segPLEX ）之后执行。 来自“segPLEX”的先前处理的文件夹（例如，对于“SamplePatient_01”、“SamplePatient_02”等），每个文件夹都包含一个“结果”子文件夹，应插入到“已处理”文件夹中。 “已处理”文件夹应位于当前目录内（示例输入数据集： https : //www.kaggle.com/cnzakimuena/retin

糖尿病性视网膜病变 这是一个创建webb应用程序的项目，该应用程序可以对是否患有糖尿病性视网膜病的视网膜图像进行分类。 这是24小时。 要求 对于网络应用 Python。 Keras带有tensorflow后端。 Django的 用于培训和定制 符合以上要求， 脾气暴躁的 大熊猫 Scikit学习 Matplotlib Jupyter笔记本 安装 用于运行Web应用程序。 克隆此存储库 前往糖尿病性视网膜病变/网站/ 运行'python3 manage.py runserver' 在浏览器中转到localhost / eye。 用于训练模型和定制。 克隆存储库 下载数据集（或 。 根据Keras 将数据集分为症状和非症状。 运行Jupyter笔记本。 模型将另存为model.hd5。 另外，您可以通过加载model.hd5使用我们的预训练模型。 结果 培训收敛到大约

糖尿病_视网膜病变_检测 使用Pytorch检测糖尿病性视网膜病变 关于数据集 数据集包含左眼和右眼的图像。 可以在这里找到更多信息： : 数据预处理 由于图像有噪点，因此我通过裁剪图像将其删除，同时也存在类不平衡问题，因此我通过数据扩充将其删除。 关于实施 在这里，我在Kaggle数据集上实现了糖尿病性视网膜病变检测，该存储库中有两种实现方式： 1.二进制分类： 在bin_retinet.py中，该模型可以预测一个人是否患有糖尿病性视网膜病。 2.多类分类： 模型在multi_retinet.py中预测一个人是否患有：0-无DR 1-轻度2-中等3-严重4-增殖性DR