MATLAB代码评估结构爆炸载荷

Matlab 图片叠加代码用于评估二进制和多标签视频对象分割算法的准确性。我们提供了一个评估视频对象细分的代码，其中包括多标签评估方案。我们使用匈牙利算法来优化视频序列中估计分段与地面真实分段的分配，确保整体分配的一致性。分割结果以橙色显示，与地面真实分割蒙版进行比对。精确度、召回率、F测度及交叉点 ∆-Object 用于评估分割准确性。

此页面是Kitayama S，Cilsalar H.（正在审核）提交的手稿的在线存储库：“通过ASCE / SEI 7-16程序设计的隔震和非隔震建筑物的比较地震损失评估。”存储库提供了地震损失评估MATLAB代码，包括更新的文件：“info_Comp_Fragility_NonStructural_Accel.m”，“info_Comp_Fragility_Structural”和“info_num_Components_Structural.m”。这些MATLAB代码基于条件频谱方法计算损失漏洞功能、预期年度损失（EAL）和随时间推移的预期损失（EL）。

本项目提供了视频图MATLAB代码，用于分层场景分析（HSA）的基准测试。这些代码和数据用于在具有分层地面真实性的Shore数据集上评估gPb-UCM算法的效果。要使用您自己的分割算法进行评估，请替换datasets/shore/ucm/中的文件，并在benchmark/correspond/目录中运行build.m。运行run_bench_batch.m以执行基准测试，并使用combine_bench.m进行结果汇总。

此代码存储库包含用于进行BKT分析的Matlab代码，结合对可汗学院数据的观察，这些数据与“评估教育视频”文章中使用的数据格式相同。要运行分析，请从data_pipeline目录运行sample_pipeline.sh脚本，该脚本负责从原始日志格式解析日志并构建和训练BKT模型。要查看训练模型或结果，请在data_pipeline/analysis目录中启动Matlab并加载results.mat文件。该代码包括两个主要部分：第一个部分位于data_pipeline/scripts目录中，是用Python编写的预处理脚本，用于将原始数据转换为更易于使用的格式；第二个部分位于data_pipeline/analysis目录中，是Matlab代码，用于实际运行BKT模型的训练和测试。

MATLAB提供了用于计算蒸气云爆炸半径的VEC模型。

图像质量评估方法Matlab-MyLib是作者在进行图像和视频质量评估（I/VQA）实验时经常使用的函数集合，其中部分函数为手工实现，其他部分来源于已发表的论文（已标明引用）。该库持续更新，包含了多种方法如MSCN归一化方法（来源于Mittal等人的研究）和SDSP显着性方法（来源于Lin Zhang的算法）。

这段代码用于计算两幅图像的PSNR、SSIM和AMBE。

文件夹内容完整，包含IQA、FSIMC、SSIM、VIF、MS-SSIM、IW-SSIM、PSNR、NQM、SR_SIM、MAD、GSM、RFSIM的代码。

深度神经网络 (DNN) 通常可以通过 L1 正则化或连接修剪等方法实现高度稀疏性 (>90%)，从而压缩模型大小。然而，稀疏性的随机模式会导致较差的缓存局部性和跳跃存储器访问，限制了计算速度的提升。 结构稀疏学习 (SSL) 方法利用组 Lasso 正则化动态学习紧凑的 DNN 结构，包括减少过滤器、通道、过滤器形状、神经元和层数。实验证明，SSL 方法可以在 GPU 上实现 AlexNet 卷积层 3.1 倍加速，在 CPU 上实现 5.1 倍加速。 SSL 方法的关键优势在于利用 BLAS 中现有的 GEMM 度量（例如 CPU 中的 MKL 和 NVIDIA GPU 中的 cuBLAS）实现加速。此外，SSL 方法的变体可以将 AlexNet 的准确性提高约 1%，并减少深度残差网络 (ResNets) 的层数，同时提高其准确性。