我正在尝试从心电图中读取图像，并检测其中的主要波（P波、QRS波群和T波）。我可以读取图像并获得一个向量（例如（4.2; 4.4; 4.9; 4.7; ...））。我需要一个算法，可以遍历这个向量并检测每个波的起始点和终止点。例如： 如果它们总是具有相同的大小，或者如果我事先知道ECG中...

我想同步已知文本的口语录音。是否有语音转文本/自然语言处理库可以帮助实现这一目标？我想要检测单词边界并从字典中计算候选匹配项。我在SO上找到的大多数问题都涉及书面语言。 期望但不是必需的： - 开源 - 可以直接使用美式英语 - 跨平台 - 充分记录 编辑：我意识到这是一个非常广泛，甚至...

我正在使用MATLAB中的fitcsvm函数来训练一个线性支持向量机分类器： cvFolds = crossvalind('Kfold', labels, nrFolds); for i = 1:nrFolds % ...

大家好。我完全是初学者，对分类算法一无所知，并需要一些关于从哪里开始进行“认真阅读”的好指示。目前我正在了解，机器学习和自动分类算法是否能够成为我某个应用程序中值得添加的东西。 我已经浏览了Z. Michalewicz和D. Fogel的“如何解决问题：现代启发式方法”（特别是有关使用神经网...

我不需要一个可行的解决方案，但我正在寻找能够给我一些有用提示/链接指引的人： 我有一张图像，其中包含一个基准标记（可以是十字形、点形或任何简单几何形状）。图像本身的光线方式可能不适合人眼观看，但基准标记的对比度非常好。接下来，我拥有这个基准标记的明确几何描述（向量数据格式）和其名义位置。 ...

我有一些图片（它们是从相机中获取的）。在二值化之后，它们看起来像这样（红色是255，蓝色是0）： 如何最好地检测这些图片上的网格节点（交叉点）？ 注意：网格从单元格到单元格的失真是不均匀的。 更新： 一些不同网格及其二值化前的变形示例：

我一直在寻找有关这个主题的论文（或信息）。 为了避免误解：我不是在谈论在多个位置中找到一个供应的模式。 “重复模式”也可以理解为重复图像。这里“模式”的定义并不抽象。比如，想象一面砖墙。墙是由单独的砖块组成的。墙的图片由砖块的重复图像组成。 解决方案最好能够找到最大的重复模式。在此上下文...

假设我手写了一个包含单个数字（0..9）的小位图。 是否可以使用（两层）感知器来检测数字？ 除了使用神经网络之外，还有其他可能性从位图中检测单个数字吗？

所以你有一个数组 1 2 3 60 70 80 100 220 230 250 为了更好的理解： 在Python（v2.6）中如何将这三个区域分组/聚类到数组中，以便在这种情况下得到三个包含[1 2 3]、[60 70 80 100]和[220 230 250]的数组。 背景：纵...

我看到的所有神经网络示例都是针对固定输入集合设计的，这在处理图像和固定长度数据时效果很好。但如何处理变长数据，例如句子、查询或源代码呢？是否有一种方法将变长数据编码为固定长度的输入，并仍然获得神经网络的泛化性能？