论文代码

基于代码自动生成技术的汽车电子实时控制软件开发.pdf 动力系统嵌入式ECU开发平台的实现.pdf 基于Simulink的OSEK嵌入式软件开发方法.pdf

Matlab的生成代码无花果随机华森斯坦重心附带代码描述最优输运（OT）定义了一种强大的方法，可以使用Wasserstein距离给出的概率分布空间上的度量标准来比较和变换分布。特别地，Wasserstein重心可以理解为概率分布空间中的弗雷歇特方法。我们提出了一种新的随机算法来计算一组输入分布（离散或连续）的重心，该算法仅取决于从输入分布中采样的能力，而无需离散化重心的支持。程式库该存储库中有两种的实现。的MATLAB MATLAB版本作为概念证明。MATLAB代码具有完整注释，更易于理解，并且没有依赖关系。它不适用于大型应用。我们包括一个典型用法的示例test.m脚本。C++我们在中使用了C++版本来生成结果。C++版本取决于本地包含的Eigen和LBFGS，以及用于图像处理的OpenCV。此版本的代码包含许多稀疏文档。要编译C++版本：cd C++/mkdir buildcd build/cmake ..make一个示例用法是./main --folder figs/ --gaussian 3，它计算三个随机高斯分布

这是用于复制Marcus Gualtieri和Robert Platt撰写的论文“通过分层空间注意力学习操纵技巧”中的模拟实验的代码。详细信息请参见我的网站。该代码与早期的6自由度版本相似，但速度更快，更易上手。入门方法包括选择不同的域，从“磁盘上的钉子”到“杯垫上的瓶子”。非表格域需要安装Keras、TensorFlow、PointCloudsPython和OpenRAVE。代码已通过TensorFlow 2.0测试。OpenRAVE的安装说明可供参考。Matlab用于绘制结果，但非必需。对于“杯垫上的瓶子”，使用名为python/generate_*的脚本生成对象网格。调整脚本中的路径后，运行python/train.py train_params以训练。

宿舍管理系统源代码和论文项目涵盖了软件开发的两个核心方面：实际系统实施和理论支持。该项目帮助毕业生掌握软件工程技能，包括需求分析、系统设计、编程实现、测试和文档编写。关键知识点包括宿舍管理、系统设计、数据库设计、编程实现、用户界面、权限管理、论文撰写、系统测试和文档编写。

该软件包包含中介绍的算法的MATLAB代码：X. Wang, Y. Zhong, L. Zhang 和 Y. Xu, “空间组稀疏性正则化非负矩阵分解，用于高光谱分解”，IEEE地理科学与遥感学报，第1卷，第55期，2017年，第6287-6304页。版权（C）2018，王新宇、钟艳飞、武汉大学版权所有。如果发现该代码有帮助，请引用该论文。谢谢你的关注！V2：2018年12月7日，对几个功能（即slic_HSI和sgsnmf）进行了修订。

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。

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）。

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Jie Wen等人在TCSVT 2023年发表的论文《基于图正则化和特征感知的鲁棒不完全多视图聚类矩阵分解》的源代码。对于MindSpore平台，您可以运行TCSVT_GreatF_20230828_V3.py；对于Matlab平台，您可以运行'demo_GreatF_BBCSport.m'。

Matlab的ISIS糖尿病缺失数据论文讨论了以下结果：Borja Seijo-Pardo，Amparo Alonso-Betanzos，Kristin P. Bennett，Ver？onica Bol？on-Canedo，Julie Josse，Mehreen Saeed，Isabelle Guyon。该研究指出，对于具有缺失数据的特征选择偏好的神经计算方法正在研究中，预处理步骤针对部分病例早期研究和生活方式的长期问卷调查项目进行了详细处理。实验数据的处理方法确保了数据的隐私性和安全性，主要代码文件包括生成AUC曲线的mainAUCwithprod.m和生成PR曲线的mainPRwithprod.m。如需了解更多Matlab代码相关内容，请联系我们。