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内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎。 以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中，然后分批训练。 其实这是有问题的，很容易导致OOM。现在内存一般16G，而训练集图片通常是上万张，而且RGB图，还很大，VGG16的图片一般是224x224x3，上万张图片，16G内存根本不够用。这时候又会想起——设置batch，但是那个batch的输入参数却又是图片，它只是把传进去的图片分批送到显卡，而我OOM的地方恰是那个“传进去”的图片，怎么办？ 解决思路其实说来也简单，打破思维定式就好了，不是把所有图片读到内存中，而是只把所有图片的

Low-Power Design and Power-Aware Verification(2018英文版)，包含了upf相关概念

matlab说话代码使用低秩近似进行快速图像去模糊 小组项目CSE / ECE 478指南，季风2018 步骤1：提交项目偏好 在您的团队中分配一个项目协调员，并请他/她填写以下表格。 注意：仅输入项目ID作为首选项，而不输入项目标题： 注意：确保为该项目提交一个表单。 例如，如果一个项目有3个团队成员，请确保只有一个项目成员提交表格-请勿3次提交表格！ 否则将延迟最终项目列表的发布。 如果您打算进行上面未列出的项目，则仍需要使用偏好填写表格。 这样，如果您提出的项目不可行，那么您将有一个备份。 在这种情况下，请确保填写您建议的项目的标题。 团队的项目分配将按照先到先得的原则进行（即，如果两个团队具有相同的优先级，则平局决胜将基于提交的时间戳记）。 在不太可能的时间戳相同的情况下，平局决胜将是随机选择。 如果所有偏好都被占用（由于上述标准），则将从没有任何组选择的项目列表中随机分配一个项目。 如果您对项目及其范围有任何疑问，可以与助教/讲师讨论。 提交后，任何情况下都不能更改项目/首选项。 与您的队友讨论并仔细考虑，然后再提交表格。 项目清单：9月20日，下午5.30 提交表格的截止日

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条纹噪声的去除（去条纹）是遥感图像处理中的一个基本问题，对于后续应用具有重要的实践意义。 这些变分去斑方法取得了令人瞩目的结果，并引起了广泛研究的兴趣。 然而，它们中的大多数专用于从条纹图像中估计清晰的图像，在不考虑条纹的结构特征的情况下，非常关注图像本身，而条纹的结构特征很容易造成图像结构损坏，并在图像恢复中留下残留的条纹。 在本文中，我们平等地对待图像和条带分量，并将图像去块任务自然地转换为图像分解问题。 首先，我们将对条纹的结构特征进行详细分析，并提供有关遥感图像的先验知识。 然后，将它们合并，我们提出了一个基于低等级的单图像分解模型（LRSID），以将原始图像与条带成分完美分离。 这种对条带的低秩约束与以下事实完全匹配：只有部分数据矢量已损坏，而其他部分则没有损坏。 此外，我们进一步利用遥感图像的光谱信息，并将我们的2D图像分解方法扩展到3D情况。 已经对模拟数据和真实数据进行了广泛的实验，以验证所提出算法的有效性和效率。

UPF2.0 standard, low power IC design, IEEE Standard for Design and Verification of Low Power Integrated Circuits

A high resolution low power ADC,multi-channel sensor

在压缩感知领域常用的SpaRCS包，能够在稀疏低秩学习的代码中起到一定快速求解的作用。

IEEE 802.15.4-2015 这是lora-wan的规范文档, 定义了lora-wan mac层协议，sun phy, TVWS phy, LECIM phy 协议