Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images论文代码，加了一点自己的解读。具体解读博客为：https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/96705542#commentBox

chan算法matlab代码FusionNet 使用网络摄像头进行非接触掌纹和手指纹理识别 使用网络摄像头进行非接触掌纹和手指纹理识别的演示源代码。 代码中使用的算法基于论文： A. Genovese, V. Piuri, F. Scotti, and S. Vishwakarma, "Touchless palmprint and finger texture recognition: A Deep Learning fusion approach", in Proc. of the 2019 IEEE Int. Conf. on Computational Intelligence & Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA 2019), Tianjin, China, June 14-16, 2019, pp. 1-6. ISBN: 978-1-5386-8344-6. DOI: 10.1109/CIVEMSA45640.2019.9071620 项目页面： 大纲： 源代码： 引

数据融合matlab代码 TristanHuang 个人介绍 2019届毕业研究生-黄美川 :e-mail: 联系方式： :laptop: 个人主页： :octopus: Github： 硕士期间主要工作 读研期间，除了完成既有课程之外，也积极参与到实验室的项目开发中。 1.定位结果的手机终端显示 主要是完成定位结果在手机上的实时显示任务，场景主要有工控新楼 5 楼，新楼 511 室内和教九 526 装修前。 2.免时钟同步、交互式声信号室内定位系统 利用 BeepBeep 原理，建立一种免时钟同步的声信号室内定位系统。具体的原理可以参看实验室往届师兄的毕业论文（文祥计、林峰）。系统主要分为两部分，一部分是声信号信标节点（Android 系统的 smartphone 或者 树莓派），另一部分是待定位目标，即用户的手机。目前需要工作在同一局域网下。 由于适应比赛场地多楼层的需要，将节点网络设置成了两组，与用户交互的信标节点分别是 5 号点和 10 号点，该定位算法需要预知每个点与这两个点之间的距离，需要在实验前测量好并输入进去。楼层的切换导致交互节点的切换，楼层的判别由手机上的气压计变动所决定，在实验前，需设置好各楼层的气压值。

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Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization TheoryFor Computer Science and Machine LearningJean Gallier and Jocelyn Quaintance Department of Computer and Information ScienceUniversity of Pennsylvania Philadelphia, PA 19104, USA e-mail: jean@cis.upenn.educ:copyright: Jean GallierAugust 2, 20192ContentsContents 31 Introduction 172 Groups, Rings, and Fields 19 2.1 Groups, Subgroups, Cosets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2 Cyclic Groups . . . . . . . . . .