人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点：（1）与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。（2）与指纹识别方法比较，耳图象的获取是一种被动方式，即通过非接触方式获取耳图像，不存在通过接触传染疾病的机会，因此，其信息获取方式具有容易被人接受的优点。（3）与虹膜识别方法比较，首先，由于人脸和头发的存在，需

卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称

综合RSI以及CCI进场的EA，开单严格，准确率高达90% ,CCI指标被称之为“短线指标之王”它最具价值的地方就是研判短线反弹的顶点和短线回调的底部拐点的功能，短线指标中，最灵敏的并不是上述最常用的指标。 该指标用于捕捉大盘短线底的灵敏度更高、更明显，安全性也相对说来更好。移动均线交叉显示出上升/下跌趋势以及CCI显示的超买/超卖状态，并告诉你关注的价格方向及时间。(Integrated with RSI and CCI, EA has strict billing,

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