沙扎马兰
TEAM ZERO 用于查找受版权保护的音频的杀手代码。
它需要两个目录，一个是原始音频文件的目录，一个是可能使用过第一个目录中文件片段的音频文件的目录。 输出是潜在匹配项的列表，以及这些匹配项在使用原始音频的音频文件中的开始时间。
有关我们策略的摘要，请查看notebooks/fingerprinting.ipynb
我们对音频文件进行了令人讨厌的频谱分析，创建了由 rad 对峰值频率组成的病态音频指纹。 一探究竟。
我们优秀的团队成员：
丹·卡拉奇 ( )
卢卡斯·哈伯 ( )
埃里克·彼得森 ( )
塔利亚·斯沃茨 ( )
2023-02-27 22:57:17
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如何从少数训练样本中学习并识别新的类别对于深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。针对如何解决少样本学习的问题，全面总结了现有基于深度神经网络的少样本学习方法，涵盖了方法所用模型、数据集及评估结果等各个方面。具体地，针对基于深度神经网络的少样本学习方法，提出将其分为数据增强方法、迁移学习方法、度量学习方法和元学习方法四种类别；对于每个类别，进一步将其分为几个子类别，并且在每个类别与方法之间进行一系列比较，以显示各种方法的优劣和各自的特点。最后强调了现有方法的局限性，并指出了少样本学习研究领域未来的研究方向。
2023-02-24 00:24:12
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库卡KR QUANTEC系列机器人繁体版样本手册pdf,库卡KR QUANTEC系列机器人繁体版样本手册
2023-02-23 11:25:00
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聚类技术可以用于对具有动态、随机和异步并发特性的出租车对象进行分类。但是，现有的聚类技术认为每个出租车样本对聚类的贡献相同，没有考虑到不同样本的不同影响，这在一定程度上影响了聚类的精度。提出了一种基于样本权重的出租车聚集区识别算法――SFTA_IB算法，算法引入了样本权重来充分反映不同样本的贡献度。在此基础上，将出租车视为原变量X，出租车坐标数据视为相关变量Y，目标是寻求压缩变量T，在T中最大化保留相关变量的信息。实验表明，SFTA_IB算法可以准确识别目标样本周边的出租车聚集区，针对性地指导目标出租车个
2023-02-21 17:50:35
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LTE双频段磁吸桌面天线zip,粗犷型、双频段LTE天线MHSO35460适配Microhard 3G/4G/LTE蜂窝系列产品。该天线底部有磁吸，适用桌面、机柜或者外部安装、配合快速、移动和临时装置。
2023-02-17 14:44:20
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