风速发电预测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZealphy）
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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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风力发电功率预测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWZm55s）
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基于CNN模型的棉花病害叶训练过程测试过程（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6alZ9p）
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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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基于深度学习光伏预测系统（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWVm5xv）
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带有GUI界面的电机故障诊断（https://mbd.pub/o/bread/ZZybk5tw，MSCNN-BILSTM-ATTENTION模型，）
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输电线路缺陷检测YOLOv8（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWUmp1y）
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光伏发电预测（LSTM、CNN_LSTM和XGBoost回归模型，Python代码）
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刀具磨损状态识别（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWblphr）
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西兰花病害检测(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWakphp)
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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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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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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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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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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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西红柿成熟度检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbk5ly）
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车辆类型检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWck5dp）
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光伏发电预测（GRU模型，Python代码）
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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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西安交大转子数据集故障诊断（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWVlZ1r，MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型）
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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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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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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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利用CNN-Bigru-Attention模型输电线路故障诊断(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6amZ9t)
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农作物杂草检测YOLOV8(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaTl5tv)
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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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yolov8安全帽检测项目开发（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2cl5xq）
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玉米病害检测(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWWl5hp)
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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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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）
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草莓开花结果检测(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Vl5pv)
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海洋船只检测yoloV8检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaYk55r）
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飞鸟检测YOLOv8模型（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbk5py）
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非洲动物检测yolo检测（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaYk51q）
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当下热门创新点！CNN-LSTM用于时间序列预测，到底有多少性能提升？
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东南大学轴承故障诊断（Python代码，内圈/外圈/滚动体/正常四种类型下的诊断，模型为MSCNN结合LSTM结合注意力机制模型，有注释）
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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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猫狗猴检测YOLOv8（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaTl51u）
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神经网络必看！如何从零入门CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等！清华大佬一天就教会了我如何入门神经网络算法，究极通俗易懂