DASR （CVPR-2021）我们的论文DASR的官方PyTorch代码：。 抽象的 如今，无监督超分辨率（SR）一直在飞涨，这是因为它在实际场景中具有实用性和前景可观的潜力。 现成方法的原理在于增强未配对数据，即首先生成对应于现实世界高分辨率（HR）图像的合成低分辨率（LR）图像$ \ mathcal {Y} ^ g $现实LR域$ \ mathcal {Y} ^ r $中的$ \ mathcal {X} ^ r $，然后利用伪对$ {\ mathcal {Y} ^ g，\ mathcal {X} ^ r} $用于在有监督的方式下进行的培训。 不幸的是，由于图像转换本身是一项极富挑战性的任务，因此这些方法的SR性能受到生成的合成LR图像和实际LR图像之间的域间隙的严重限制。 在本文中，我们提出了一种用于无监督的现实世界图像SR的新颖的域距离感知超分辨率（DASR）方法。 训练数据（例

CAMP算法，一种压缩感知算法，可以实现复数矩阵形式的快速处理。给出了相应的文献。

模式识别与机器学习感知机算法python实现，PLA，POCKET，代码实现与实例解决。题目分析。

matlab有些代码不运行#NeuralTalk 该项目包含用于学习多模式递归神经网络的Python + numpy源代码，这些神经网络使用句子描述图像。 最近在一篇文章中介绍了这方面的工作，并且在过去几个月中，该领域一直是研究界发表的多篇学术论文的主题。 该代码当前实现和提出的模型。 两种模型均拍摄图像并使用递归神经网络（LSTM或RNN）预测其句子描述。 概述 该项目的管道如下所示： 输入是使用Amazon Mechanical Turk收集的图像和5个句子描述的数据集。 特别是，此代码库是针对，和数据集设置的。 在训练阶段，将图像作为输入馈送到RNN，并要求RNN根据神经网络的隐藏层介导的当前单词和先前上下文来预测句子的单词。 在此阶段，通过反向传播训练网络的参数。 在预测阶段，将一组让步图像传递给RNN，RNN一次生成一个单词的句子。 用BLEU评分评估结果。 该代码还包括用于以HTML可视化结果的实用程序。 依存关系 Python 2.7 ， numpy / scipy的现代版本， perl （如果要进行BLEU分数评估）， argparse模块。 这些大多数都可以通过pip

摩擦触觉感知有限元模型研究，张建凯，唐玮，触觉感知对人类感知周围世界具有至关重要的作用，通常，手指触摸时的触觉感知与手指内部的机械响应关系密切。本文建立具有非线性

Introduction to Synthetic Aperture Radar (SAR) Background of Compressed Sensing Reconstruct Radar Image by CS methods

自己编写的匹配追踪算法，用在压缩感知中，适合初学者

HiAGM：层次结构文本分类的层次结构感知全局模型 该存储库实现了层次结构感知的结构编码器，用于标签空间和文本特征之间的相互交互。 这项工作已被接受为ACL 2020中的长篇论文《的》。该存储库中提出了NYTimes（《纽约时报》）和WoS（Web of Science）的数据集拆分。 层次感知全局模型 具有层次结构意识的全局模型利用预先定义的层次结构的先验知识改进了常规文本分类模型。 项目文件夹由以下部分组成： config：配置文件（json格式） 数据：数据目录，可以在配置文件中更改（带有示例数据） data_modules：数据集/ DataLoader /整理器/ Vocab 助手：配置/ Hierarchy_Statistic /记录器/实用工具 模型：StructureModel / EmbeddingLayer / TextEncoder / TextPropaga

环境感知以及导航定位是无人驾驶汽车(以下简称无人车)技术的关键组成部分。针对驾驶环境进行定义和分类,提出与环境相互匹配的传感器组合方法。在此基础上,着重介绍传感器技术以及环境感知技术,比较各技术优缺点,并结合导航与定位对无人车组成架构进行概括介绍,并对未来无人车环境感知技术进行展望。

KSVD算法的matlab实现。该算法可以用于降噪、重构等领域。 参考文献：Aharon M, Elad M, Bruckstein A. K-SVD: An algorithm for designing overcomplete dictionaries for sparse representation[J]. IEEE Transactions on signal processing, 2006, 54(11): 4311-4322.