很多真实世界中的数据集由不同表达和视角组成，这些不同的表达和视角的信息往往互为补充。为了整合非监督集合中多个视角的信息，多视觉聚类算法同时聚类不同视角以得到一个聚类结果，这个结果揭示了多个视觉共享一个潜在结构。本文我们提出了一个NMF（基于非负矩阵分解）的多视角聚类算法，该算法寻找一个因式分解，使得多个视角给出一致的聚类结果。本文提出算法的关键在对有约束的联合非负矩阵因式分解过程进行公式化，该分解过程的约束使得每个视角在分解过程趋向一致的结果。主要的问题是如何保持聚类结果在不同视角的是有意义和可比较的。为了解决这个问题，我们基于NMF和PLSA的关系设计了一个新型的高效归一化策略。几个数据集上的实验结果表明了我们方法的可靠性。

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This is a book introducing different kinds of surrogate model, including other mathematical knowledge to validate the accuracy of surrogates.It also contains methods about sampling. The book also explains related topic about surrogate based optimization.

Simunto Via User Manual Version 1.8 Agent based modeling

matlab最简单的代码DNN_detection_via_keras 这是使用keras的OFDM系统中用于信道估计和信号检测的深度学习功能的最简单实现。 我尽力简化了代码，以便每个人都可以轻松地遵循它。 可以参考原始的tensorflow版本代码。 与其他框架（例如tensorflow，pytorch ， MXNet等）相比，此keras版本是最简单的实现。 一些参考 根据许多读者的评论，我写了一个本文的简单博客，这可能对中国研究者了解本文的主要思想有帮助，您可以在以下网址找到该博客： 第一的 该问题已解答了一些常见问题，希望能对您有所帮助。 此外，如果这项工作对您有帮助，请加注星标或分叉该仓库以支持我。 要求 tensorflow-gpu> = 1.12.0因为代码是在tensorflow 2.0发布之前编写的。 数据集 我已将所需的数据集上传到 密码： 1234 正如一些读者所提到的，我还提供了for Google驱动程序。 这些是通过保存从原始提供的.txt文件加载的numpy数组生成的。 然后，直接将channel_train.npy和channel_test.npy移至当

Paper - SR3 - Image Super-Resolution via Iterative Refinement

3．4．2控制律初始值的确定 在上一节中，实际控制律是对虚拟控制律的积分，实际控制信号的值跟初始值f(0)密切 相关，由于积分有类似于“延时"的作用，选择不合理的初始值，会导致实际控制信号到达 所需控制信号的时间过长，表现为初始一段时间内的响应比较慢。因此，选择合适的初始控 制信号f(O)，是必须考虑的。 考虑到经典滑模控制理论中，SISO系统有限时间到达滑模面的充分条件是切换函数及其 导数的积小于零，直观理解是当切换函数为正时，导数为负，切换函数减小，向零点运动， 当切换函数为负时，导数为正，切换函数增大，也向零点运动，最终切换函数收敛到零点。 因此，考虑初始控制量t(O)满足条件岛【工(f)】毫【石(f)】 (3．47) 考虑满足墨【戈(o)】j。[x(o)】0，则‘(o)<一M。。(g)白4工(o)]，如果 s。[石(o)】一M。。(g)毛4x(o)】。因此，■(o)的选择可以归纳为 f。(o)=一sign(sl[x(o)】){^正l(9)I毛么【x(o)]l+s) (3．48) 这里￡为任意小的正常数。 对于％(o)，可以用同样的方法获得。综合起来，初始控制量r(0)选取为 t(o)=一s堙竹(墨[x(o)】){』‰(g)l忽彳【z(o)】I+占> (3．49) 这样的选择可以使系统具有较快的响应速度。 3．4．3虚拟控制律的选择 在3．3．2节中介绍了文献[46][51]所使用的虚拟控制律为 r 1 1 q(f)一q％sign 1 YU(f)一号yliM} (3．50) 切换函数中符号函数的参数比较复杂，是对于无法知道Y2(t)的信息时做的一种选择。而 在常规的滑模控制中，使用最多的，是以切换函数s【x(f)】作为符号函数参数的切换控制律， 这种控制律已经比较成熟，也比较直观。在3．3．1节中提到的“扭转算法"(twisting algorithm) 采用的虚拟控制律

VIA(台湾威盛电子)，VL161数据切换芯片

【ICML2021】基于稀疏标签编码的多维分类 在多维分类中，输出空间中存在多个类变量，每个类变量对应一个异构类空间。由于类空间的异质性，在从MDC示例中学习时，考虑类变量之间的依赖关系非常具有挑战性。本文提出了一种新的多目标预测方法，即SLEM方法，它在编码的标签空间中学习预测模型，而不是在异构的标签空间中学习预测模型。具体来说，SLEM在编码-训练-解码框架中工作。在编码阶段，通过成对分组、一次热转换和稀疏线性编码三种级联操作，将每个类向量映射为实值向量。在训练阶段，在编码标签空间内学习多输出回归模型。在解码阶段，通过对学习的多输出回归模型的输出进行正交匹配追踪，得到预测的类向量。实验结果清楚地验证了SLEM相对于最先进的MDC方法的优越性。