模型融合

AgensGraph：新一代多模型图数据库 AgensGraph 是一款面向复杂数据环境的多模型数据库，它巧妙地融合了关系型和图形数据模型。开发者可以利用 AgensGraph 将传统关系型数据与灵活的图形数据整合在一个数据库中，发挥两者的优势。 AgensGraph 支持 ANSI-SQL 和 openCypher 查询语言，并允许在单个查询中同时使用 SQL 和 Cypher，实现对数据的灵活操作。基于 PostgreSQL 构建，AgensGraph 继承了其强大的功能和可靠性，为企业级应用提供坚实的基础。 AgensGraph 针对复杂连接的图形数据进行了优化，能够高效处理大量数据，并提供企业级数据库环境所需的特性，助力企业轻松驾驭复杂数据环境。

介绍了一种新型股市预测模型，该模型综合了隐马尔可夫模型（HMM）、人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）。文章详细阐述了这些算法在股市预测中的应用背景、原理及其组合优势。隐马尔可夫模型通过模拟市场状态的隐含变化来预测市场走势；人工神经网络则利用其非线性映射和自适应学习能力分析复杂的经济指标和金融数据；而遗传算法通过全局搜索优化模型参数，提升预测准确性。该混合模型结合了三者的优势，是当前股市预测领域的一大创新。

支持信息函数名称：调整幻影大小描述：使用最近邻插值将输入的乳房幻影调整为所需的尺寸。输入变量： • inputPhantom：三维（x，y，z）int8数组（例如，乳房幻像） • 维度：一个三元素(x,y,z)向量，指示所需的点数输出变量： • scaledPhantom：一个三维(x,y,z) int8数组（例如，调整大小后的乳房模型）函数名称：幻影放置描述：返回在全身体素模型上放置幻影的位置。输入变量： • inputPhantom：一个三维(x,y,z) int8数组（例如，乳房幻影） • 位置：单个字符“l”或“r”，表示身体的左侧或右侧 • 维度：一个三元素(x,y,z)向量，指示所需的点数 • xVoxelL、xVoxelR、yVoxel、zVoxel：体素数，指示幻影的中心位置输出变量： • placementOffset：一个三元素(x,y,z)向量。

这些代码用于在IJB-A数据集上验证我们的单个模型（ResNext152），通过开放式和封闭式协议进行人脸识别和验证任务。我们提供了所有10个分割的IJBA评估代码，用于模板自适应，以提高视频帧的平均编码效果。您可以根据所提供的分数矩阵复现我们在arXiv论文中报道的ResNext 152模型性能。请下载Evaluation_IJBA.zip并解压缩，查看详细计算方法。

此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络（MRFN），用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学（CWRU）的机械故障预防技术（MFPT）数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”，您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码，请参考以下步骤。如果您有任何问题，请联系Hui Yu或作者。

此代码库实现了一种方法，该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。

GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明：GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者：Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 测试环境：Matlab / Octave 数据集：Flevoland 图像 步骤：1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件（共 9 个通道，但此处仅使用 3 个强度通道）：- /Data/a) 通道 hh-flevoland_1.txt- /Data/b) 通道 hv-flevoland_2.txt- /Data/c) 通道 vv-flevoland_3.txt4. 将射线坐标写入以下文件：- /Data/a) 文件 xc_flevoland.txt- /Data/b) 文件 yc_flevoland.txt5. 在 R² 中运行 /Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R - 读取数据

这是一个基于泊松融合方程的图像融合 MATLAB 实现，参考论文为：Pérez P, Gangnet M, Blake A. Poisson image editing[M]//ACM SIGGRAPH 2003 Papers. 2003:313-318。 该项目包含两个 MATLAB 脚本：Poisson Fusion 和 Poisson Repair，并提供了一些用于练习的图片，包括原始图像、蒙版、目标图像和结果图像。

Python 与 Hadoop：架构融合 Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，而 Python 则以其简洁和丰富的生态系统而闻名。将两者结合，为大数据处理和分析提供了灵活高效的解决方案。 PyHadoop：桥接 Python 与 Hadoop PyHadoop 是一个 Python 库，它提供了访问 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 的接口。通过 PyHadoop，开发者可以使用 Python 编写 MapReduce 任务，并与 HDFS 进行交互。 架构优势 易于开发: Python 的易用性降低了 Hadoop 开发的门槛，让更多开发者可以参与大数据项目。 丰富的生态: Python 拥有丰富的科学计算和数据分析库，如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn，可与 Hadoop 无缝集成。 灵活高效: Python 代码可与 Hadoop 集群进行交互，实现分布式数据处理和分析，提高效率。 应用场景 数据处理: 使用 Python 和 Hadoop 进行数据清洗、转换和预处理。 机器学习: 利用 Python 的机器学习库，结合 Hadoop 的分布式计算能力，进行大规模机器学习模型训练。 数据分析: 使用 Python 的数据分析工具，对 Hadoop 中存储的大数据进行分析和可视化。 总结 Python 与 Hadoop 的融合为大数据领域带来了新的活力。通过 PyHadoop 和其他相关工具，开发者可以利用 Python 的优势，构建高效且可扩展的大数据处理和分析应用。

这是一个基于Matlab实现的QABF融合评价程序，用于客观评估图像融合的性能，灵感来源于C.S.Xydeas和V.Petrovic的研究成果。