电池寿命预测（Python代码，K最近邻回归模型（KNN）、支持向量机回归模型（SVM）和随机森林回归模型（Random Forest）三种模型,添加了中文注释
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短期光伏发电量短期预测（Python代码，基于LSTM模型）
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LSTM+Transformer模型交通流量预测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWcmZ9s）
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添加注意力机制下的transformer模型，实现轴承故障诊断（Python程序，有非常详细的代码注释，无需修改数据集路径，解压缩后可以直接运行，平均准确率在9
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东南大学齿轮箱故障诊断（Python代码，MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型，代码有注释）
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基于深度学习光伏预测系统（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWVm5xv）
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风速发电预测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZealphy）
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增加PyQt5界面的交通流量预测（代码和数据集：https://mbd.pub/o/bread/ZpWTk55x）
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基于WDCNN的滚动轴承故障诊断（十分类，Python代码，压缩包包含数据集和代码，解压缩后直接运行）
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风力发电功率预测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWZm55s）
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原始信号与加噪后信号对比GUI小程序（Python代码，https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zp2amptw）
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六种不同模型下实现玉米叶病害识别（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YlZds）
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刀具磨损状态识别（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWblphr）
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智能预测系统（Python代码，可以自主选择预测模型，很容易替换为其它数据集或增加模型）
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电机故障诊断（python代码）
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光伏发电预测（GRU模型，https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWUkphx）
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格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像并应用于东南大学轴承故障诊断（Python代码，CNN模型）
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微表情识别（Python编程，局部二值模式(LBP)特征提取，再利用CNN模型或CNN_SVM模型进行训练识别，模型也可以用在其它图像分类领域，代码进行了详细的
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海洋船只检测yoloV8检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaYk55r）
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基于MobileNetV3Smal模型轴承故障诊断系统带界面（Python，https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Ulpdr）
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小波变换转成图像(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Ulpdr)，再利用（MobileNetV3Smal模型）进行故障诊+GUI
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四通道信息融合下的齿轮箱故障诊断（SVM模型和CNN模型进行对比实验,https://mbd.pub/o/bread/ZJ6amJ9y）
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江南大学轴承数据故障诊断（利用一维CNN进行故障诊断，代码和数据放在压缩包，解压缩后直接运行，有详细注释，Python代码，TensorFlow框架）
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强噪声下基于mscnn-bigru-attention深度学习模型CWRU故障诊断（https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zp2Zmp5s）
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【实时占卜】【实时占卜】可以来白嫖了，somebody people，12.12截止
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基于深度自编码网络实现轴承故障诊断（python代码，tensorflow框架）
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实时占卜（无偿）｜截止12.1晚上
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最新最全面的水稻病害检测创作YOLOv8（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpmalJtp）
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基于深度学习的人脸面部表情识别系统(Python代码+PyqtUI界面，可以实现图像识别和视频识别,有详细中文注释）
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实时占卜（无偿）｜截止12.1晚上
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短期光伏发电量短期预测（先对异常值处理，再基于XGBoost模型预测,https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ6Zmphv）
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树成林《化学体系重构2.0》高清电子版！！白给！！
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面部多表情检测yolov8模型（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbmZhv）
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3分钟背完新质生产力！【空卡｜考研｜政治理论】
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MSCNN_BiLSTM_Attention模型实现股票智能预测
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YOLOv8草莓生长状态（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Vl5xw）（灰叶病&缺钙&需要肥料）检测系统
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飞鸟检测YOLOv8模型（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbk5py）
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东南大学轴承故障诊断（Python代码，https://mbd.pub/o/bread/ZJybmJ9，模型为MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型，有注释）
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常见水果识别yolov8模型（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWTl5ps）
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一维振动信号变为二维灰度图，利用局部二值模式(LBP)深化灰度图特征，然后利用CNN进行特征提取，最后使用softmax分类器和SVM进行分类对比（Python
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基于 VGG16 迁移学习的轴承故障诊断方法代码（python代码，https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJeXk55w）