py_interp
作者：MarkelGarcía-Díez（1），Carlos Blanco（2）
西班牙巴塞罗那CatalàdeCiènciesdel Clima研究所
坎塔布里亚大学，西班牙桑坦德大学，应用数学系和CC
感谢：辛迪·布鲁耶尔（Cindy Bruyere），路易·菲塔（Lluis Fita）和耶苏斯·费尔南德斯（JesúsFernandez）
描述
py_interp是一个命令行工具，用于将WRF输出文件内插到压力水平，以及计算一系列诊断，例如低，中和高云量。 py_interp是p_interp的python版本，最初是用fortran编写的（请参见 ）。 它使用f2py接口调用从原始p_interp.F90中提取的fortran子例程。
编写py_interp的原因是，与tran相比，python能够以更少的行来实现相同的功能，并且冗余更少。 因此，可以更轻
2022-10-20 11:38:14
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态势感知 (SA) 已被认为是电力系统稳定和安全运行的关键保证，尤其是在可再生能源整合后的复杂不确定性下。在本文中，提出了一种人工智能驱动的解决方案，以实现涵盖感知，理解和预测的SA的全面实现，其中最后一个是更先进但具有挑战性的，因此以前没有在任何文献中讨论过。通过聚合两个强大的深度学习结构，提出了一种新颖的SA模型: 卷积神经网络 (CNN) 和长期短期记忆 (LSTM) 递归神经网络。提出的CNN-LSTM模型具有在时空测量数据上实现协作数据挖掘的优势，即从相量测量单元数据中同时学习时空特征。在SA模型中设计了两个功能分支: 应急定位器 (用于检测当前的确切故障位置) 和稳定性预测器 (用于预测将来系统的稳定性状态)。测试一下结果表明，即使在较低的数据充分性水平下，该模型也具有很高的性能 (准确性)。
2022-10-10 21:05:37
3.92MB
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lbp代码matlab
miccai2013
MICCAI
2013代码-通过关节水平集分割多个重叠的子宫颈细胞。
论文引文：[待更新...]
====================里面有什么？
数据集：文件夹“
./ims”中的四个真实的EDF巴氏涂片图像和综合测试/培训图像。
本文的Matlab代码。
====================运行之前
此代码需要用于GMM密度估计，Quick
Shift和LBP的第三方库。
您需要单独下载它们。
1.1统计模式识别工具箱：
1.2
VLFeat：
1.3
LBP
：（下载文件“
lbp.m”和“
getmapping.m”）
该代码与Matlab
R2012b或更高版本兼容。
====================如何运行？
调用脚本“
Run.m”。
第7行中调用函数Runner_inOne（...）的参数引用：
1.1'EDF'-真正的子宫颈抹片检查图像
1.2'测试'-综合测试图像
1.3'火车'-综合训练图像
2022-09-29 11:26:57
3.62MB
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最近开发一个CMS系统使用上了Bootstrap，在开发一个添加某些选项时，打算弹出一个模态框，但是发现，模态框不会垂直居中到屏幕上，而是在屏幕上方,通过查阅资料才解决此问题，下面小编给大家分享解决思路
2022-09-23 18:16:23
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