通过 JS 修改具体标签的属性的属性值

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ window.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { var anchorTags = document.querySelectorAll('a'); // 获取

[转帖]科技部重组,不再参与具体科研项目评审和管理,有何深意?

https://news.ifeng.com/c/8Nyvc4r1A4h 昨天下午,新一轮的《国务院机构改革方案》出炉,根据这份方案,中华人民共和国科学技术部(以下简称“科技部”)将迎来重组,这也是5年内科技部的第二次重组。 在2018年的国务院机构改革中,科学技术部、国家外国专家局的职责整合,重新

[转帖]Linux系统硬链接和软链接具体实例讲解(超详细)

简介 在 Linux 中,元数据中的 inode 号(inode 是文件元数据的一部分但其并不包含文件名,inode 号即索引节点号)才是文件的唯一标识而非文件名。文件名仅是为了方便人们的记忆和使用,系统或程序通过 inode 号寻找正确的文件数据块。而有一种方法可以快速的寻找到数据元,那就是软硬链

flutter系列之:移动端手势的具体使用

简介 之前我们介绍了GestureDetector的定义和其提供的一些基本的方法,GestureDetector的好处就是可以把任何一个widget都赋予类似button的功能。 今天将会通过几个具体的例子来讲解一下GestureDetector的具体使用。 赋予widget可以点击的功能 一般情况

公众号使用gpt具体步骤!

#### 先分享一下自己的搭的免费的chatGPT网站 https://www.hangyejingling.cn/ ## 1、搜索公众号【我的Effy】,如图所示: ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1771461/202306/1771461-202306

python实现在函数中捕获某个异常,然后将异常的具体信息写入error.txt文件中;

在程序开发中,如果对某些代码的执行不能确定(程序语法完全正确) 可以增加try来捕获异常 try这个关键字来捕获异常try:尝试执行的代码except:出现错误的处理 def func(): try: print(a) except NameError as e1: with open('error

[转帖]Linux系统top命令中的io使用率,很多人都误解了它的具体含义

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1641356547223820839&wfr=spider&for=pc 最近在做连续数据流的缓冲系统,C语言代码实现后,粗略测试了下,功能上应该没有问题。那么,接下来就该测试性能了。输入 top 命令,的确可以看到一系列 cpu

使用小波分析和深度学习对心电图 (ECG) 进行分类 mcu-ai低成本方案 mcu-ai低成本方案

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 此示例说明如何使用连续小波变换 (CWT) 和深度卷积神经网络 (CNN) 对人体心电图 (ECG) 信号进行分类。 从头开始训练深度 CNN 的计算成本很高,并且需要大量的训练数据。在很多应用中

一种光电容积波PPG 转换到心电图ECG进行房颤检测的神经网络模型

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 光电体积描记法(PPG)是一种经济有效的非侵入性技术,利用光学方法测量心脏生理学。 PPG 在健康监测领域越来越受欢迎,并用于各种商业和临床可穿戴设备。与心电图(ECG)相比,PPG 并没有提供实

基于改进MFCC特征和卷积递归神经网络的心音分类

具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心音分类在心血管疾病的早期发现中起着至关重要的作用,特别是对于小型初级卫生保健诊所。尽管近年来心音分类取得了很大进展,但其中大多数都是基于传统的分段特征和基于浅层结构的分类器。这些传统的声学表示和分类

基于深度卷积神经网络的时间序列图像分类,开源、低功耗、低成本的人工智能硬件提供者

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 卷积神经网络(CNN)通过从原始数据中自动学习层次特征表示,在图像识别任务中取得了巨大成功。虽然大多数时间序列分类(TSC)文献都集中在1D信号上,但本文使用递归图(RP)将时间序列转换为2D纹理

一种新的基于机器学习的示波法血压估计方法,开源、低功耗、低成本的人工智能软硬件提供者

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 血压的测量和预测是心脏病患者和有心脏问题的人的一个重要条件,应该保持持续的控制。在这项研究中,基于从使用袖带的个体获得的振荡波形,振荡波形分为三个周期。第一个周期是从起点到收缩压(SBP),第二个

一种基于光电容积波的血压测量神经网络算法,开源、低功耗、低成本的人工智能软硬件提供者

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心血管疾病是最严重的死亡原因之一,每年在全世界造成严重的生命损失。持续监测血压似乎是最可行的选择,但这需要一个侵入性的过程,带来了几层复杂性。这促使我们开发一种方法,通过使用光体积描记图(PPG)

助听器降噪神经网络模型

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 本文介绍了一种用于实时语音增强的双信号变换 LSTM 网络 (DTLN),作为深度噪声抑制挑战 (DNS-Challenge) 的一部分。该方法将短时傅立叶变换 (STFT) 和学习分析和综合基础

一种利用光电容积描记(PPG)信号和深度学习模型对高血压分类的新方法

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 据世界心脏联合会统计,截至 2022 年,全球有 13 亿人被诊断患有高血压,每年约有 1000 万人死于高血压。一个人有必要拥有有益于心脏健康的生活方式,以防止被诊断出患有心血管疾病(CVD)和动脉疾病

基于毫米波的人体跟踪和识别算法

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 准确的人类活动识别(HAR)是实现新兴的上下文感知应用程序的关键,这些应用程序需要了解和识别人类行为,例如监测独居的残疾人或老年人。传统上,HAR是通过环境传感器(例如,相机)或通过可穿戴设备(例如,具有

基于胎心仪的胎儿心脏诊断神经网络

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 胎心率(FHR)对于评估胎儿的健康状况具 有重要意义。然而,基于传统的分类标准并不准确。 随着计算机信息技术的飞速发展,计算机技术对于胎 儿电子监护(EFM)中的胎心率分析至关重要。胎心率 分为正常、可疑

鼾声监测神经网络

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 打鼾是一种普遍的症状,严重影响睡眠呼吸障碍患者(单纯打鼾者)、阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者及其床伴的生活质量。研究表明,打鼾可用于OSA的筛查和诊断。因此,从夜间睡眠呼吸音频中准确检测打鼾声一直是最重

利用深度循环神经网络对心电图降噪

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 我们提出了一种利用由长短期记忆 (LSTM) 单元构建的深度循环神经网络来降 噪心电图信号 (ECG) 的新方法。该网络使 用动态模型 ECG 生成的合成数据进行预训 练,并使用来自 Physionet

咳嗽检测深度神经网络算法

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 咳嗽检测是一种很有前途的检测呼吸道疾病各种病理严重程度的技术。自动咳嗽检测系统的开发将成为早期诊断的最佳跟踪工具。长期以患者为中心的远程咳嗽严重程度监测将改变医疗基础设施的游戏规则,因为在过去几十年中,远