MATLAB中有趣的代码标签知情属性网络嵌入 (WSDM 2017)

这是对AprilTags库到Matlab的相当忠实的移植。适用于Matlab（2017b或更高版本），必须具备图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱。调用函数AprilTag（imageData，debug）或AprilTag（imageData），将返回姿态和检测数据。可以设置调试以查看中间步骤的效果。该存储库中的所有文件均以GNU LGPL 2.1版发布。这个端口是基于原始C++代码的。

Matlab代码：利用迁移学习实现通用图嵌入神经网络。论文代码要求使用火炬学习、scipy、休蒂尔、Comet_ml（可选，用于重复实验）、matlab.engine（可选，计算FGSD图核函数所需）。运行主脚本：Python火车/train_ugd.py。

在许多应用中，如傅里叶、拉普拉斯和Z变换，有理多项式或两个多项式之比经常出现。在MATLAB中，有理多项式由它们的分子和分母多项式表示。进行有理多项式运算的两个主要函数是residue和polyder。函数residue用于执行部分分式展开。例如，设定分子多项式为num=10*[1 2]，分母多项式为den=poly([-1; -3; -4])，则可以得到部分分式展开的余数、极点和常数项。

Nosil等人在《自然生态与进化》中分享的Matlab代码资源库，用于2017年发表的手稿。这个git储存库包含了手稿的文档、脚本和图形的最新版本，支持《自然生态与进化》中关于物种形成动态的临界点的研究。原始数据大多在此处，少量数据存储在Dryad存储库中。

随着互联网的快速发展，文本自动分类在数据挖掘中显得尤为重要。基于标签主题模型的研究，更好地帮助人们挖掘和利用有用信息。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

PoseTrack-CVPR2017提供了用于联合多人姿势估计和跟踪的MATLAB源代码。作者包括乌马尔·伊克巴尔（Umar Iqbal）、安东·米兰（Anton Milan）和尤尔根·加尔（Jurgen Gall）。该代码已在带有MATLAB（2016a）的Ubuntu 16.04（64位）上进行了测试。安装需要C++11、CUDA >= 7.5、MATLAB、HDF5 1.8和CMake。详细的安装说明可以在项目的GitHub存储库中找到。

MATLAB代码，可深入理解BA网络并保证可执行。

Matlab的KokDustDRE2017代码存储库保存了Kok等人在《自然地球科学》2017年中用于生成结果的代码。主要功能包括main_bootstrap_global_dust_cycle.m和main_calc_DRE.m。前者用于获取对粉尘消灭效率（图1b）、排放粉尘尺寸分布（图1c）和大气粉尘寿命（图1d）的约束，结合Ridley等人关于全球粉尘气溶胶深度的限制（ACP，2016；见图1a）。后者main_calc_DRE.m将这些约束条件与每单位尘埃光学深度的尘埃辐射效应的全局模型仿真相结合，以获得对尘埃气溶胶的整体直接辐射效应的约束。所有结果详见Kok等人在《Nature Geoscience》2017年的报告。