LeafDetector 基于Dice系数的MATLAB代码

权重系数确定Matlab代码：在LapSim中使用Matlab进行通用轨道模拟时，主体文件称为run_track.m，运行此文件可以完全执行整个模拟过程。所有的静态车辆特性作为变量列表在config.m文件中给出。模板提供了比较不同车辆的参数空间，用户可以在模拟中更改这些变量，以表示车辆在驾驶员负载下的停止状态。 一旦加载这些变量，仿真便会插值计算电动机的RPM-转矩曲线和电池的SOC-OCV曲线。尽管这些模型较为简单，但可在进一步项目中改进。config.m文件还会加载轨道以用于特定仿真，每个动态事件的文件分别为acceleration_run.m、autox.m、skidpad.m和end

Matlab编写的海浪模型代码MoorDyn v1.01C版权所有（c）2014-2017年Matt Hall。MoorDyn是免费软件，根据GNU通用公共许可证重新分发和修改。该代码包含来自KISS FFT的源代码，详细许可信息在kiss_fft_LICENSE.txt中。有关使用和验证结果，请参阅M. Hall和A. Goupee的文章“使用DeepCwind半潜模型测试数据验证集总质量系泊缆线模型”，海洋工程，2015年。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

这段MATLAB代码基于分层分割进行协同显着性检测，适用于以下论文：[1] Z. Liu, W. Zou, L. Li, L. Shen 和 O. Le Meur，“基于分层分段的共显着性检测”，IEEE信号处理。Lett。，第一卷21号1，第88-92页，2014年1月。代码仅限非商业用途。如需使用，请引用论文[1]。此代码依赖于[2] P. Arbelaez, M. Maire, C. Fowlkes, J. Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE模式分析和机器智能交易，第1卷33，不。5卷，第898-916页，2011年5月。源代码包含在“ lib”文件夹中，也可以从以下位置下

随着数据挖掘技术的发展，基于图形和基于逻辑的多关系数据挖掘方法逐渐受到关注。图形方法通过网络结构分析数据关系，而逻辑方法则依赖于规则和推理来挖掘数据中的模式和关联。

该项目实现了论文“野外文本提取的对象提案”(Gomez和Karatzas)中提出的方法，该论文发表于国际文档分析和识别会议ICDAR2015。该代码在SVT和ICDAR2013数据集上取得了与论文一致的结果。 该项目包含以下第三方代码： fast_clustering.cpp，版权所有 (c) 2011 Daniel Müellner，BSD许可。 voronoi.h，voronoi_skeleton，版权所有 (c) 2013 Arnaud Ramey，LGPL许可。

迁移学习: Matlab表情识别代码

Odessa-beta是一款基于MATLAB的框架，可用于控制实验，实现及时执行一系列动作。该框架支持通过自适应、闭环或预定方式创建动作序列。动作对象通常分为两类：IO和处理，允许用户扩展核心对象，以便与大多数硬件或软件接口。Odessa-beta中的数据相关对象包括常规输入/输出信号、DAQ和通道对象等硬件接口。

这是基于ELM的裂纹检测MATLAB代码，适用于混凝土裂缝图像。通过滑动窗和随机旋转技术，将裂缝图像分割并应用稀疏自动编码特征提取网络，用于快速学习裂纹特征。进一步使用在线顺序极限学习机来识别裂纹缺陷。