Github下载器MATLAB集成C代码的最热项目列表

该存储库展示了使用视频动作识别的时间表示方法，通过集成C代码在MATLAB中实现。方法利用预训练的大规模图像数据网络进行特征提取，并结合金字塔池时间序列来捕获短期和长期特征。此外，还提出了一种简单的视频级表示方法，通过时间分割解决了长视频的信息丢失问题。实验结果表明，该方法在第一人称和第三人称动作识别中表现出良好的性能。

Matlab与C代码集成awsomeEngSci精选的工程与科学开源软件列表。人们可能出于多种原因希望使用免费开源CAD软件。例如，科学家想确保其研究可复现性；教师遵循道德规范，不偏袒特定商业软件；初创公司缺乏支付昂贵许可费用的资源；大公司避免高昂的许可费用；学生希望在个人计算机上工作；非Windows用户不愿意运行CAD虚拟机。搜索得知开源3D和2D CAD软件包包括自由CAD、NaroCAD、BRL CAD、HeeksCAD等，欢迎分享经验、书籍、示例和教程。

Metaphor是一个功能强大的C++库，适用于数值计算、机器学习和计算机视觉。该库的核心模块提供了线代、数值计算和非线性优化工具。其他模块正在积极开发，未来可能添加至仓库中。 Metaphor核模块提供大量线代和统计工具，并基于灵活的矩阵和向量对象构建。功能包括： 轻量级通用矩阵和向量视图类：视图对象可引用现有数据的任意行和列跨度，支持任何数据类型。 多种数据操作，如子视图复制、重新排序和抽取。 矩阵和向量可保存和打印为多种格式，包括MATLAB文本格式。 浮点、双精度和复数类型的线代运算：一整套经过优化的标准BLAS操作，支持BLAS 1、2和3。 低级优化矩阵块数学函数可用于矢量和矩阵视图类型。 数学运算包括数据排序、转换、统计和归约运算。 矩阵和向量存储对象与视图对象紧密结合，为常见线代运算提供大量成员函数。 共享内存指针可避免数据复制。

在Matlab环境下整合C代码是一项挑战性工作，需要精心设计和优化。将C代码与Matlab无缝结合，可以显著提升计算效率和灵活性。

由健康影响研究所资助的GBD-MAPS-Global项目是由圣路易斯华盛顿大学、不列颠哥伦比亚大学和加拿大大学的研究人员合作开展的全球性研究。该项目扩展了之前在印度和中国进行的研究，采用集成建模方法识别环境中PM2.5污染的主要来源，并对全球204个国家和地区的健康影响进行了量化分析。详细的分析和结果见相关手稿。

Matlab集成的C代码polylatbuilder用于构造秩1多项式晶格规则。该项目是在DIRO优化与模拟实验室进行的为期4个月的研究实习的一部分，由Pierre L'Ecuyer和David Munger共同监督。多项式晶格规则类似于传统晶格规则，可替代蒙特卡洛方法用于多维函数的积分。该项目的目标是在C++中开发多项式晶格规则，以便集成到依赖数论图书馆的应用中。执行编译完成后，您可以通过执行以下代码运行程序： ./main.exe。程序将要求您输入参数：精度：30，指数m（点数为2^m）：8，维度：5，迭代次数：

Matlab集成的C代码VCP库，关于没有计算机环境，无法完成偏微分方程（PDE）解的计算机辅助存在证明的实现。然而，需要各种技术来估计在所有计算中出现的误差。关于PDE解的存在的计算机辅助证明需要数值精度和合理的计算时间。为此，引入了PDE验证计算（VCP）库作为用于PDE解决方案的计算机辅助存在证明的软件库。VCP库是由第一作者使用C++编程语言开发的。VCP库的矩阵类的一个功能是可以与基于策略的设计集成，例如，采用英特尔:registered:MKL的双数据类型进行高速近似计算，结合使用MPFR的高精度近似计算。此外，由于VCP库具有可扩展性，因此可以承受PDE的计算机辅助证明。VCP库包括矩阵类、牛顿法课程、Legendre基类（用于椭圆形PDE）、傅里叶级数类（用于延迟ODE）、Gauss-Legendre方法和隐式Runge-Kutta方法（用于ODE和抛物线PDE）。我们要求在VCP库中使用的库包括多精度浮点数库，这是用C++编程语言编写的具有保证精度的数值验证库。

Matlab集成的C代码COSMOSS是什么？COSMOSS（耦合振荡器模型频谱模拟器）是一个开源项目，用于模拟和提取实验光谱中的信息，特别是在2D IR和2D SFG上。它采用耦合振荡器框架，支持生成傅立叶变换红外光谱和二维求和频率生成谱等多种类型的振动谱模拟。除了提供基本的频谱模拟功能外，COSMOSS还具有用户友好的GUI，可以应用于不同分子系统的研究。

2018年[WAFR 2018，共同第一作者]，我成功地将信号时态逻辑（STL）与Hamilton-Jacobi可达性（HJ-Reachability）相结合，以提高机器人的安全性和时变目标实现能力。在攻读硕士学位期间，我专注于此项目的研发，并在2018年机器人技术基础研讨会上发表。最近，我开发了一个更为平稳稳定的MPC控制器，取代了传统的bang-bang控制器。想了解更多关于新旧控制器性能对比的信息，请访问{链接}。在AA203最佳控制入门课程中，我应用非线性轨迹优化技术，成功启动了斯堪的纳维亚轻型动力系统的非线性轨迹模型。