Matlab精度验证代码SNN的新型训练方法

此资源是基于张量流的核分割，使用了tensorflow-slim和Python 3.5在Ubuntu 16.04上实现。我们通过转换后的Python代码[1]提取核和非核斑块，尽管精度略有降低，仍在修正中。与Andrew的Alexnet修改版本不同，我们采用了tensorflow slim中的cifarnet。结果显示我们的细分效果不及caffe版本。建议在CPU上运行tensorflow1.13.0rc1，若需在GPU上运行，请参考底部安装说明。详细步骤请参见DEEP_TUTORIAL_ROOT中的step4_train_image_classifier.py。

Matlab精度验证代码在Boosted-OICR多实例检测网络中从提炼中提取知识。该存储库包含了2020年CVPR研讨会上发布的论文的PyTorch实施。2020年9月21日，作者恢复了旧版本代码，虽然经过重构，但对最终的mAP影响较大。2020年5月25日，他们的工作在VOC 2012评估中取得了优异的结果，在检测mAP中击败了C-MI1。工作表明，通过精心选择聚集标准，可以显著提高学习到的检测器的准确性。

matlab代码精度验证工具-全球反馈模拟器概述了该代码库，其中包含用于执行整个加速器时间序列模拟的组件。物理模型的详细描述可以在doc/reports/physics/目录中找到，涵盖了模型功能和层次结构的通用考虑。要生成PDF版本的文档，请执行：$ make physics_model.pdf。代码库包括三个核心部分：后端物理模拟器（使用C语言实现），每个物理模型元素在模型层次结构中都有对应的C文件，实现了相应的数学方程式；顶级配置和仿真控制代码（使用Python编写），主要Python程序（用于与用户界面交互）位于source/main.py。用于模型配置的Python代码位于source/readjson，负责将长JSON配置文件转换为Python对象层次结构。该设计简化生成JSON文件的工具选择，包括用户友好的在线工具。SWIG用于将Python与C代码集成。C和Python代码分隔良好，便于独立开发。Makefile管理Python和C后端的构建过程。

MATLAB精度验证代码Aero_ML：这个机器学习项目从Cal State Fullerton的无声风洞获取原始音频数据，并使用2个麦克风输入训练机器学习模型，评估7个波束成形麦克风的性能。该项目在MATLAB中依赖音频工具箱、深度学习工具箱、并行计算工具箱和信号处理工具箱。未来计划包括将代码转移到Python并使用Tensorflow后端的Keras，并进一步提高模型准确性。总体而言，这个研究生项目集成了3个主要方面：测试部分的翻新与永久性基准的添加、消声设置的增强，以及验证测试数据的收集和LSTM或BiLSTM模型的训练。

基于Chen等人的论文“用于域自适应的边缘化堆叠降噪自动编码器”，提供了MATLAB精度检验代码，实现和评估边缘化堆叠降噪自动编码器（mSDA）。代码同时提供了MATLAB和Python实现，后者是对MATLAB版本的严格翻译，并对变量名和注释进行了优化。此外，为了加速高维数据的处理，项目还包含了对该算法的快速近似实现。示例应用展示了mSDA在文档分类中的应用，使用了20个新闻组数据集进行演示。数据预处理过程包括停用词处理和特征选择，详细代码在process_data.py中实现。

在这个存储库中，我们提供了用于描述定位算法的元数据和代码。目前，我们提供了三个测试区域的元数据，每个区域包括每个位置的嵌入式描述符和二进制语义描述符。测试路线用于结果报告。我们在Matlab中实现了本地化算法，并对Mac和Linux系统上的测试进行了说明和实验。具体的配置文件（如ESParams.m和BSDParams.m）定义了不同功能类型的参数。运行Localisation.m可以生成结果，将其保存在名为“ ranking.mat”的数组中，包含所有候选位置的真实路径摘要。结果目录中自动保存了具有最佳前5位路径的结构。使用calculate_accuracy.m脚本绘制结果。

MATLAB代码ZetaTrap3D：在3D表面上进行Laplace和Helmholtz层电势的局部校正梯形法则。本手稿附带的MATLAB代码由B. Wu和PG Martinsson提供，修正了三维积分边界方程的梯形规则（2020）。它适用于将Laplace或Helmholtz层电势从光滑表面高精度地近似到同一表面上的目标位置。该代码适用于参数化良好的表面，如环形表面，并且支持修改自Alex Barnett软件包的功能。如果使用R2017b之前的MATLAB版本，请注意重命名Vecnorm.m为小写的vecnorm.m。

MATLAB精度检验代码-DNB是一种用于评估和比较基于任务的功能磁共振成像去噪方法的框架。其性能指标为交叉验证的准确性，通过评估对任务相关响应的估计来评估预测滞后数据的准确度。DNB包括MATLAB编写的三大组件：fMRI数据（适用于21个数据集）、自动评估去噪方法的代码框架以及多种去噪方法的实现。要使用DNB，请将其添加到MATLAB路径中（addpath('DNB')），然后转到DNB目录并运行示例脚本。详细信息请参阅使用条款。

此存储库包含检索练习项目的主要脚本。这些脚本经过MATLAB 2016a测试，需要ExampleData文件夹中的数据。运行脚本前，需将Dependencies文件夹添加到MATLAB中。