京东 11.11 红包
分别用四种不同的方法对时序序列的异常点检测
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轴承故障诊断（一维时序信息结合二维图像实现故障诊断，python编程，十分类，每行代码都有详细中文注释，Tensorflow框架）
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格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像并应用于凯斯西储大学轴承故障诊断（Python代码）
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CEEMDAN-and-LSTM-CNN模型时序数据预测（Python代码，三份不同数据集测试集效果均佳，无需修改数据路径，解压缩直接运行）
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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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最新最全面的水稻病害检测创作YOLOv8（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6bkp9）
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输电线路缺陷检测YOLOv8（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWUmp1y）
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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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农作物杂草检测YOLOV8(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaTl5tv)
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海洋船只检测yoloV8检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaYk55r）
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苹果叶病害检测yolov8检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaYk5pp）
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YOLOv8绝缘子边缘破损检测系统（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6WmJ9r）
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利用EEMD_LSTM模型对时序数据进行预测（视频中epoch为30，当为100 的时候效果更佳）
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西红柿成熟度检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbk5ly）
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风速发电预测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZealphy）
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玉米病害检测(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWWl5hp)
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常见水果识别yolov8模型（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWTl5ps）
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车辆类型检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWck5dp）
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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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西红柿叶病害检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWZmpZq）
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非洲动物检测yolo检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaYk51q）
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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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LSTM+Transformer模型交通流量预测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWcmZ9s）
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水稻叶病害数据集（目标检测，yolo使用）
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yolov8安全帽检测项目开发（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2cl5xq）
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交通流量预测(python代码，压缩包中带有数据，CNN_GRU,CNN_BiGRU_ATTENTION,LSTM三种不同模型，解压缩三份代码可以直接运行)
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海洋动物检测YOLOv8模型（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaTl5xw）
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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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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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面部多表情检测yolov8模型（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbmZhv）
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火焰检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWUmp1y）
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西兰花病害检测(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWakphp)
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【X99】寨板解锁主板BIOS内存时序调节功能教程
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风力发电功率预测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWZm55s）
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基于NASA C-MAPSS数据的剩余机械寿命RUL（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWUmZlw）
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电机故障诊断（python代码）
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yolov8草莓及病害检测项目开发（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Um5pr）
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基于深度改进的卷积网络的农业病害识别（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2cmJ9s）
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棉花病害叶识别GUI界面运行效果（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6alZ9p）
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利用马可夫变迁场将一维振动信号转变为二维图像，并利用深度卷积（可替换其它网络）进行识别分类，分别在不同负载数据集进行实验）