SpeedTree_Model Library_v5.1

MATLAB用拟合出的代码绘图任务参数化的高斯混合模型 任务参数化的高斯混合模型（TPGMM）和回归算法的Python实现，其中示例和数据均为txt格式。 TPGMM是高斯混合模型算法，可在参考帧的位置和方向上进行参数化。 它根据参数（框架的位置和方向）调整回归轨迹。 笛卡尔空间中的任何对象或点都可以作为参考框架。 当前方法使用k均值聚类来初始化高斯参数，并使用迭代期望最大化（EM）算法使它们更接近于事实。 拟合TPGMM之后，将模型与新的框架参数一起应用于高斯回归，以通过时间输入来检索输出特征。 请观看TPGMM和GMR在训练/生成NAO机器人右臂轨迹方面的演示视频。 演示视频 相关论文： Alizadeh，T.，＆ Saduanov，B. （2017年11月）。 通过在公共环境中演示多个任务来进行机器人编程。 2017年IEEE国际会议（pp.608-613）中的《智能系统的多传感器融合和集成》（MFI）。 IEEE。 Sylvain Calinon教授从研究出版物和MATLAB实现中引用了所有数学，概念和数据： Calinon，S.（2016）任务参数化运动学习和检索智能服务机器

FBX、OBJ、GLTF2、STL、PLY、3MF和ZIP文件支持 跨平台：Windows、Mac、Linux、UWP、Android、WebGL、iOS 从文件系统、Web 或任何自定义源导入模型

Cellular automata Model: an Adaptive Approach to Determining the Flow of Tollbooths，刘权兴，，Toll plaza is designed for collecting tolls in heavily travelled highways; it is however unpopular since the motorist is hardly happy when has to wait in a long line for paying

最新的热门生成模型——扩散模型，大多被应用于处理图片数据。这里给出处理表格数据的项目案例。

*Model Kit supports ADS2019, ADS2020, and ADS2021, ADS2022 包含： -CGHV40100F -CGHV40180FP -CGHV40200PP -CGHV40320D -CGHV50200F -CGHV59070F -CGHV59350F -CGHV96050F -CGHV96100F -CGH09120F -CGH21240F -CGH25120F -CGH27015F -CGH27030F -CGH27030S -CGH27060F -CGH31240F -CGH35015F -CGH35030F -CGH35060F -CGH35240F -CGH40006S -CGH40006P -CGH40010F -CGH40025F -CGH40035F -CGH40045F -CGH40090PP -CGH40120FP -CGH40180PP -CGH55015F -CGH55030F -CGH60008D -CGH60015D -CGH60030D -CGH60060D -CGH60120D -CG2H80015D 等等

面部表情识别模型权重 https://github.com/Whiffe/PyTorch-Facial-Expression-Recognition

学习SCSI的资料：SCSI Architecture Model - 5 (SAM-5) & SAS Protocol Layer - 5 (SPL-5)

一类肿瘤趋化模型解的整体存在性和渐近行为的研究，高烨，穆春来，本文研究一个关于肿瘤浸润趋化模型的问题egin{eqnarray*}left{egin{array}{llll}u_t= ablacdot(D(u) abla u)-chi ablacdot(u abla v),quad &xin Omega, t>0,\v_t=Delt

《Programming the Microsoft Windows Driver Model》pdf书籍及配套源码