NIPS 2018论文“基于局部测量的卷积生成网络的可逆性”

田军的研究《基于变化的可逆图像水印技术》实现了在整幅图片中嵌入哈希值，从而能够在无损还原后验证图像完整性。此技术还包括了对PSNR的详细分析。

主要探讨了基于计算机网络的学生成绩管理查询系统，采用了ASP技术和Microsoft Access数据库，实现学生成绩信息化管理的高效性和便捷性。系统采用B/S架构，用户通过浏览器即可访问和操作，降低了部署和使用成本。在功能设计上，系统分为管理员、教师和学生三大角色，满足了不同用户群体的需求。通过ASP和Access的结合，简化了传统成绩管理流程，提升了工作效率。

生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式poissrnd(2,5) 生成5行5列的随机数矩阵poissrnd(2,[5,4]) 生成一个5行4列的随机数矩阵。这里介绍了如何通过逆CDF函数法生成服从特定分布的随机数，以柯西分布为例。

本论文设计了一种基于网络的选课系统，解决传统选课方式的不足，提高选课的效率和灵活性。系统主要包括学生网上自主选课和教师课程信息发布两个方面。前台使用Dreamweaver 4.03制作页面，后台采用SQL Server数据库支持，并通过ASP语言实现动态网页效果。系统的关键功能包括学生在线信息查询、选课功能以及教师课程信息管理。此外，系统还解决了教师权限管理问题。论文详细探讨了选课系统的设计和实现过程，涵盖了信息管理系统、网络编程技术、ASP编程语言、SQL Server数据库服务器等基础知识。

该项目包含使用Matlab实现的基于局部密度峰值的最小生成树(MST)聚类算法(LDP-MST)代码。 文件说明: LDPMST_OPT.m: 实现LDP-MST算法(对应论文中的算法3)。 LDP_Searching.m: 包含算法1和算法2的实现。 LMSTCLU_OPT.m: 基于MST的聚类算法对局部簇进行聚类，并计算密度峰值。 drawcluster2: 用于可视化聚类结果。 综合数据集pacake: 包含实验中使用的综合数据集。

该算法利用信源的循环平稳性从噪声观测中估计循环平稳激发。 提供的Matlab函数： MaxCycloBD.m：用于单输入单输出系统的例程。 MaxCycloBD_SIMO.m：用于单输入多输出系统的例程。 MaxCycloBDangle.m：用于时间/角度域中单输入单输出系统的例程。 demo_CYCBD.m：演示如何在不同的合成信号上使用CYCBD。 Demo_Fast_SC.m：展示了六个不同的应用程序函数，用于从观察到的噪声中提取循环平稳源信号并考虑不同的干扰。 readme.pdf：包含代码的一般信息。 参考文献： [1] M. Buzzoni、J. Antoni 和 G. D'Elia，“基于循环平稳性最大化的盲解卷积及其在故障识别中的应用”，《声音与振动杂志》，2018年，已接受。

本项目利用FPGA实现一个训练好的卷积神经网络，用于图像分类。项目采用CIFAR-10数据集作为训练数据，通过深度学习的CNN概念对输入图像进行分类。 设计包含六个层次：滑动窗口卷积、ReLU激活、最大池化、图像展平、全连接和Softmax激活。利用卷积核/过滤器从输入图像中提取特征，输入图像可以是灰度或彩色图像。 使用的工具： Xilinx Vivado v17.4：用于FPGA设计 Matlab vR2018.a：用于参考目的和结果比较 使用的编程语言： Verilog HDL：用于FPGA设计的硬件描述语言 已完成的任务： 掌握FPGA、相关资源、Vivado 17.4和Matlab R2018a的基本知识。 使用Vivado 17.4创建了一些Verilog模块，包括矩阵乘法、通用多路复用器、矩阵卷积、ReLU激活和最大池化。 使用Matlab R2018a创建了一些矩阵函数，用于参考和匹配结果。 首先考虑灰度图像（使用Matlab从彩色图像转换为灰度图像），并进行了矩阵乘法和ReLU激活。

提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 进行图像边缘检测的新算法。该算法利用 CNN 强大的特征提取能力，学习图像边缘的复杂特征，从而实现精确的边缘检测。实验结果表明，该算法在边缘检测精度方面优于传统算法。 算法实现 该算法的核心是构建一个深度 CNN 模型，该模型包含多个卷积层和池化层，用于提取图像的多尺度特征。模型训练过程中，使用大量的标注图像数据，对模型进行监督学习，使其能够准确地预测图像边缘。 未来方向 未来工作将集中于以下几个方面： 探索更深、更有效的 CNN 架构，以进一步提高边缘检测精度。 研究将该算法应用于其他图像处理任务，例如目标识别和图像分割。 优化算法的计算效率，使其能够应用于实时图像处理系统。

麻省理工学院授权的Matlab数据输入代码，适用于我们的随机非参数事件张量分解存储库（RFP-HP）。打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_hybrid.m”获取模型，并使用“ Test_data_name_hybrid_more.m”进行对数似然测试。对于CP-PTF（CP-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_v2.m”获取模型，并使用“ Test_file_name_more.m”进行对数似然测试。对于CPT-PTF（CPMarkov-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_name_v2.m”获取模型，并使用“ Test_file_name_more.m”进行对数似然测试。对于GP-PTF（RFP-PP），打开Matlab，运行文件“ Test_file_n