SAE J2847_6:2020 Communication for Wireless Power Transfer Between Light-Duty Plug-in Electric Vehicles and Wireless EV Charging Stations - 完整英文电子版(96页).pdf
2021-09-30 09:59:53 6.08MB 资料
【论文:麦克风阵列增强】Speech Enhancement Based on the General Transfer Function GSC and Postfiltering...-附件资源
2021-09-30 09:23:48 23B
1
Do you need to transfer files between different devices locally? Now you can do it, and you don't have to install any dedicated server.您是否需要在本地不同的设备之间传输文件? 现在你可以这样做了,而且你不需要安装任何专用服务器。
2021-09-28 21:05:42 4.98MB untiy3d File Transfer Server
1
Dureader-Bert 2019 Dureader机器阅读理解单模型代码。 哈工大讯飞联合实验室发布的中文全词覆盖BERT 只需将要加载的预训练模型换为压缩包内的chinese_wwm_pytorch.bin,即从_pretrained函数中weights_path和config_file即可。 谷歌发布的中文伯特与哈工大发布的中文全词覆盖BERT在Dureader上的效果对比 模型 ROUGE-L BLEU-4 谷歌bert 49.3 50.2 哈工大伯特 50.32 51.4 由于官方没有指定测试集,实验数据是在验证集上跑出来的 许多人询问,说明一下: 1,数据处理是自己写
2021-09-26 14:01:37 86.97MB nlp qa pytorch transfer-learning
1
热传递matlab代码2D传热求解器 稳态二维传热问题的有限元分析。 当人体内部或人体及其周围介质之间存在温差时,就会发生热传递。 使用该软件可以解决传导和对流问题。 求解了热扩散方程,它是亥姆霍兹方程的特例偏微分方程。 范例1: 内部和外部对流边界分别在150度和10环境温度下的热传导问题。 范例2: 在-5度环境温度下,由加热电缆和对流边界提供的点热源的传热问题。 对称边界条件用于解决此问题 范例3: 规定内部温度为140度,外部对流边界为环境温度20度时,传热会出现问题。 范例4: 穿过薄板的热管导致内表面保持在80度。 二维散热片在环境空气温度为20度的条件下进行对流。 如何使用此软件: 转到预处理->导入网格网格格式为** ** **模板:Heat 2D程序** *节点1,1.0,-1.0 2、1.0,-0.5 3、1.0、0.0 4、1.0、0.5 5、1.0、1.0 6、0.0,-1.0 7,0.0,-0.5 8、0.0、0.0 9、0.0、0.5 10、0.0、1.0 * ELEMENT,TYPE = S3 1,1,6,2 2 6 7 2 3、2、7、3 4、7、8、3
2021-09-24 10:25:31 14.14MB 系统开源
1
11-785项目-神经日夜 团队成员: 刘智(chil1) 拉斐尔·奥利维尔(拉斐尔) Teven Le Scao(tlescao) 尚·巴蒂斯特·拉马雷(吉拉马雷) 梗阻 摄影和电影行业严重依赖于将白天的图片转换为夜晚的技术,这被称为“昼夜技巧”。 这些技术通常需要特殊的拍摄条件,和/或没有一些人工干预就无法工作的图像编辑软件。 基于机器学习的计算机视觉技术的最新改进允许开发可以自动将白天变成黑夜的算法。 给定一张室外照片,我们的目标是更改一天中照片的感知时间。 许多电影,例如《疯狂的麦克斯:狂暴之路》(2015年)都使用这种技术,以在白天的最佳照明条件下拍摄,但仍然达到了渴望的夜晚时光。 在本报告中,我们将重点放在将白天变成黑夜,尽管类似的管道可以应用于相反的翻译,甚至更多。 海报 域外生成 为了检查模型的健壮性并突出模型正在学习的内容,我们将其应用于CMU园区的域外图片。 结果
2021-09-23 14:30:26 3.83MB Python
1
迁移学习 Transfer Learning(可能是目前最全的迁移学习资料库?)-附件资源
2021-09-18 10:27:38 106B
1
迁移学习入门级综述文章:A Survey on Transfer Learning。分享给大家~
2021-09-13 17:30:53 2.41MB 迁移学习
1
LBLRTM 内容 层编号方案 LBLRTM的输出文件 运行LBLRTM的顺序 测验 经常问的问题 介绍 LBLRTM(逐行辐射传递模型)是一种准确高效的逐行辐射传递模型,源自快速大气特征码(FASCODE)。 LBLRTM已经并且一直在针对从紫外线到亚毫米的大气辐射光谱进行广泛验证。 HITRAN数据库为LBLRTM中使用的线路参数提供了基础。 这些线参数以及其他来源的其他线参数由称为LNFL的线文件创建程序提取,以便在LBLRTM中使用。 可以从Zenodo存储库中使用AER线文件检索代码或目录下载从HITRAN构建的,适用于LNFL的线参数数据库。 LBLRTM在计算中使用线路参数和MT_CKD连续体。 模型和数据因此被链接。 对于最新版本,关系为: LBLRTM版本 MT_CKD发布 线文件 v12.11 v3.5 v3.8 如果发生任何构建或运行问题,请创建问题或
1
PyTorch的深照片样式转换 PyTorch实施的“深层照片样式转换”: ://arxiv.org/abs/1703.07511 其他实施 信用 closed_form_matting.py是从“closed_form_matting.py中借用的。 neural_style.py是neural_style.py对的修改。
1