RTE学士学位论文的Matlab代码和资源

matlab图片叠加代码学生跟踪算法的软件实现及基于硬件FPGA的加速，用于创伤性脑损伤的检测和评估。作者：Bracco Filippo和Di Vece Chiara。电子邮件：[邮箱地址]。项目简介：在工业化国家中，脑震荡是40岁以下年轻人死亡的主要原因。鉴于高发病率，精准诊断至关重要。该项目通过FPGA加速OpenCV应用，实现瞳孔反射测量，以协助神经系统评估。借助瞳孔检测和跟踪功能，瞳孔计算能够比人眼更快速、更精准地估算瞳孔直径及光反应，为颅脑外伤（TBI）的评估提供准确数值。使用Python 3和Jupyter笔记本在PYNQ-Z1板上执行并加速OpenCV应用程序。存档描述包括目录结构、文档和源文件的详细信息：/软件实施/视频采集位置，完整软件实施源代码->/资产/所需资产及获取的视频样本->/C ++/未优化和优化搜索使用的C ++项目->/Python/Python 3中的初稿应用程序/硬件实施/完整硬件加速应用程序源代码位置-

这是一个用于在Htwg Konstanz使用Markdown语法撰写学士/硕士论文的模板，包含实际章节的Markdown文件，代码示例，图片位置，以及HTWG的LaTeX模板。使用Pandoc进行Markdown到PDF的转换，支持如何整合代码、图像和脚注等到文档中的详细说明。

这个存储库提供了一个非官方的UNH学位论文LaTeX模板，适用于使用Matlab编写论文。原始的unhthesis类基于该模板。用户可通过终端编译文档，确保~/.latexmkrc包含必要设置。使用LaTeX IDE时，建议将latexmk设置为默认编译器。详细使用方法请参阅文档。

此项目汇总了我在 FIT BUT 学士和硕士课程中收集的 MATLAB 加密代码。其中，大多数项目用 C 和 Python 实现，但也有用 C++、C#、Java、PHP、JavaScript、汇编语言、VHDL、Prolog 和 Haskell 实现的项目。部分项目的文档编制使用了 LaTeX。

本资源包含深度学习领域的经典论文与对应的Matlab代码。这些论文包括：1. Hinton的《深度信念网络的快速学习算法》；2. Bengio的《学习AI的深层架构》；3. Hinton的《训练受限玻尔兹曼机的实用指南》等。附带我个人的笔记，帮助读者更好地理解内容。代码涵盖了DBN、NN、CNN等经典的深度学习工具（Matlab版本）。

这是一个仅供参考的模板，如果需要进一步改进，请洗完昂昂别人

该代码库包含 Cúrdia 和 Woodford (2016) 在《货币经济学杂志》上发表的论文“信贷摩擦与最优货币政策”中结果的复制代码。 代码运行环境 Matlab R2016b 及以上版本 符号工具箱 优化工具箱 代码说明 plotmgutil.m: 生成论文图 1，显示两种家庭类型的边际效用形状。 RunAllModels.m: 运行所有模型的脚本。它生成白皮书和附录中描述的所有冲击下的最佳政策和替代政策规则的模拟。 IntModelFF.m: 生成具有金融摩擦模型的模拟。 NoFF: 生成没有金融摩擦模型的模拟。 附加说明 代码使用 LaTeX 编译部分文档。 代码已由 Filippo Altissimo 和 Diego Rodriguez Palenzuela 验证。 子文件夹中包含所有辅助代码。

该论文探讨了使用 Matlab 进行机械臂逆运动学，以满足工业设计博士学位的要求。研究重点是逆运动学问题的解决方案，该问题对于机器人操纵器实现期望的位置和方向至关重要。应用领域广泛，包括材料搬运、拾取和放置、空间操纵和危险环境作业。此外，还探索了医疗领域中机器人的运动学、动力学和控制操作。

MATLAB深度学习代码使用反卷积网络进行深度终身学习知识共享。这是在IJCAI 2019年论文“使用反卷积网络学习深度终身学习中的共享知识”中提出的CNN代码。该代码与Python 2.7和Python 3.5兼容，依赖于numpy、tensorflow和scikit-image。预处理数据以.pkl文件存储和加载，但请注意，Python 3生成的pickle文件不与Python 2兼容。实验结果摘要存储在.mat文件中，需要MATLAB加载。数据包括MNIST和CIFAR-10，用于异构任务和同类任务分配。