<p style="text-align:left;text-indent:21pt;" class="MsoNormal" align="left"><span style="font-family:宋体;">随着智能化技术的不断提高，人们对室内外居住环境智能化的需求也在不断提高，智能建筑成为了智能化技术的研究热点，其中室内热环境的智能化也越来越受到关注。文章运用半张量积运算，通过数据分析和数据填补构建实时在线的模糊关系矩阵模型，将模糊控制中复杂的逻辑推理过程转换成计算机的数字化处理，实现基于数据分析的空调系统模糊控制器设计，然后把这种空调系统模糊控制器运用到室内热环境的舒适度控制系统中，通过实时在线设计的模糊关系矩阵对舒适度进行动态控制，实现不能解耦的多变量系统的模糊控制。<span></span></span></p>

坐标转换 坐标与坐标转换 *

前几天忙着参加一个AI Challenger比赛，一直没有更新博客，忙了将近一个月的时间，也没有取得很好的成绩，不过这这段时间内的确学到了很多，就在决赛结束的前一天晚上，准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思，莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决，最后在一个日语网站上看到了解决方法。 事后想想，这个问题在后面搭建网络的时候会很常见，但是网上却没有人提出解决办法，So, I think that’s very necessary for me to note this. 背景 分割网络在进行上采样的时候我用的是双线性插值上采样的，而Keras里面并没有实现双线性插值的

数学丛书，张量分析，经典实用 第一章张量分析 第二章四维空间

张量的具体分析 包括张量的基本概念和性质还有一些常规用法

火炬延伸 这是PyTorch的CUDA扩展的示例，该扩展使用CuPy计算两个张量的Hadamard乘积。 有关也使用CuPy的更高级的PyTorch扩展，请参阅： : 设置 确保安装CuPy，这可以使用pip install cupy或使用CuPy信息库中概述的提供的之一来完成。 用法 无需单独的构建过程，只需运行python run.py进行测试。 下面还显示了如何使用示例扩展的最小示例。 import torch import hadamard class Network ( torch . nn . Module ): def __init__ ( self ): super ( Network , self ). __init__ () # end def forward ( self , input1 , input2 ): return hadamard

随着弥散张量成像（Diffusion Tensor Imaging， DTI）设备的临床应用，弥散张量图像分割算法已成为国际上的研究热点之一。提出一种基于图割法的弥散张量图像胼胝体分割算法。本算法采用张量的欧氏距离构造能量函数，实验结果表明算法对DTI数据分割可以得到较好的结果，效率提高为原来的6~7倍。

此脚本显示如何从给定的扩散加权 MRI 数据集计算扩散峰度 (DKI) 系数。 该脚本使用 A. Barmpoutis 和 J. Zhuo 撰写的文章“Diffusion Kurtosis Imaging: Robust Estimation from DW-MRI using Homogeneous Polynomials”中的各种约束实现了几种拟合方法，在 ISBI 会议录，2011 年，第 262-265 页。

网络中具有跳过连接和网络的深度CNN可以实现快速，准确的图像超分辨率 由，桑岛茂和ita 概述（版本2）。 这是基于深度学习的基于单图像的超分辨率（SISR）模型实现的张量流实现。 我们将其命名为DCSCN 。 如果要检查纸张的代码和结果，请检查。 模型结构如下。 我们将Deep CNN与残留网络，跳过连接和网络中的网络一起使用。 Deep CNN和Skip连接层的组合用作局部和全局区域中图像特征的特征提取器。 类似于1x1并行CNN，也称为网络中的网络，也用于图像重建。 作为版本2，我们还实现了这些功能。 来自像素混洗器 来自转置-CNN （可选） 来自自我整合 裁剪归一化（渐变裁

张量（tensor） 多维数组 * 一阶张量（向量） 二阶张量（矩阵） 三阶张量