13. AVL's Future Hybrid X Mode

高斯白噪声matlab代码取证工具-混合G-PRNU提取器 这是基于Muammar的工作而进行的更新的更新的PRNU提取器（Lucas等），包括对本机PRNU提取器的定制 G-PRNU提取器与本机PRNU一起正在实现 定制不同尺寸和插值方法 李的增强技术。 （如果需要增强，请在lucasdigicamident.m中取消注释132-138行） 可用的过滤器： 高斯型 米哈克 西格玛 bm3d -REEPJYOTI DEKA，Eurecom， 先决条件： 图像处理工具箱是必需的。 如果将使用Mihcak图像去噪算法，则需要Matlab Wavelets Toolbox。 如果将使用BM3D去噪算法，则需要BM3D软件包。 可以从以下位置下载： 参考： Lukas，J.，Fridrich，J。和Goljan，M。“从传感器图案噪声中识别数码相机”。 IEEE信息取证与安全事务，2006，1，205-214 哈尼·穆玛（Muammar，Hani）。 使用图像传感器PRNU模式识别源摄像机。 伦敦：通信和信号处理研究小组，2014年。帝国理工学院通信和信号处理研究小组。 网络。 2016年2月

通过混合转换和依赖于峰值时序的反向传播来启用深度峰值神经网络 这是与在发表的论文“使用混合转换和峰值定时依赖的反向传播实现深度尖峰神经网络”相关的代码。 培训方法 培训分以下两个步骤进行： 训练ANN（'ann.py'） 将ANN转换为SNN并执行基于尖峰的反向传播（'snn.py'） 档案文件 'ann.py'：训练一个ANN，可以提供输入参数来提供建筑设计，数据集，训练设置 'snn.py'：从头开始训练SNN或执行ANN-SNN转换（如果有预训练的ANN可用）。 / self_models：包含ANN和SNN的模型文件 'ann_script.py'和'snn_script.py'：这些脚本可用于设计各种实验，它创建可用于运行多个模型的'script.sh' 训练有素的人工神经网络模型 训练有素的SNN模型 问题 有时，“ STDB”的激活在训练过程中会变得不稳定，从而

HC 900 的hybrid control designer v4.3

matlab a算法代码 本仓库是对混合A*算法的matlab复现 算法结果图 如何使用 1.在matlab中直接运行EntryPoint.m文件即可，坐标的航向phi取值范围是[-pi,pi] 注意： 1.本仓库提供两个代码版本，其中without_comments分支是原作者的版本，并且修复了从左边直线行驶轨迹错误的bug(原因是VehicleCollisionCheck出错)。 2.master分支是本人根据源代码进行修改，添加注释方便理解，同时也修改了VechicleCollisionCheck的代码。 文件组织 代码解释可以参考！

提出了一种基于水循环和飞蛾火焰优化算法的混合算法。 解决数值和约束工程优化问题。 飞蛾在飞蛾火焰中的螺旋运动水循环算法中引入优化算法，增强其开发能力。 此外， 为了增加新混合方法中的随机性，允许更新水循环算法中的流他们的位置使用随机游走（Levy 飞行）。 随机游走显着提高了探索能力水循环算法。 新的混合水循环-蛾-火焰优化算法的性能(WCMFO) 在 23 个基准函数中进行了研究，例如单峰、多峰和固定维多峰基准函数。 WCMFO 的结果与其他最先进的元启发式算法进行了比较。 结果表明，在大多数基准函数中，混合方法能够胜过其他最先进的元启发式算法。 为了评估 WCMFO 在解决复杂约束工程和现实问题中的效率，使用 WCMFO 解决了三个著名的结构工程问题，并将结果与​​文献中的其他元启发式算法进行了比较。 模拟结果表明，与其他混合和元启发式算法相比，WCMFO 能够提供非常有竞争力和有希望

本ppt是关于论文A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure，和协同过滤，自编码器的介绍。

来自Washington University at St.Louis, Becchi 很专业和全面的一整套程序。

混合A *路径规划 此项目是之后的一项连续工作。 感谢他的出色工作。 该项目为非完整车辆实现了Hybrid-A *路径规划算法。 它受此启发。 我的贡献如下 测试并更新代码，使其至少可以在Linux Ubuntu和Mac OS中运行。 使用面向对象编程来重构代码结构。 用A *搜索替换Dijkstra的2d搜索算法。 将启发式函数更新为max（非完整，无障碍，完整，无障碍）。 本文介绍了Hybrid-A *算法，即。 尽管该代码可以作为示例在此存储库中独立运行，但可以随时运行实际的自动驾驶汽车。 档案结构 . ├── CMakeLists.txt ├── README.md ├── data │   ├── map1.png │   ├── map2.png │   └── map3.png ├── include │   ├── algorithm.h │   ├── gu

DEVELOPMENT OF AN EFFICIENT HYBRID vehicle