推销员问题近似算法：二边逐次修正法：

用于随机微分方程模型中近似贝叶斯计算（ABC）的MATLAB工具箱。 它对具有由随机微分方程（SDE）定义且不限于“状态空间”建模框架的潜在动力学的随机模型执行近似贝叶斯计算。 一维和多维SDE系统均受支持，部分观察的系统易于容纳。 可以估计影响数据/观测值的“测量误差”的方差分量。 一本50页的参考手册提供了两个案例研究，这些案例研究已经实施和讨论。 该方法基于http://arxiv.org/abs/1204.5459上的研究文章。作者的研究页面为http://www.maths.lth.se/matstat/staff/umberto/

随机微分方程的黑盒变分推断 Lotka-Volterra示例的Tensorflow实现在 ， ， 和 （ICML，2018）中进行了。 示例：Lotka-volterra 在这里，我们在本文的第5.1节中演示示例“具有未知参数的多个观察时间”的实现。 也就是说，在已知测量误差方差的情况下，二维Lotka-Volterra SDE的全参数推断观察到的离散时间步长为10。 系统要求 以下示例已使用tensorflow 1.5，numpy 1.14和python 3进行了测试。尚未在任何依赖项的更新和/或更高版本上进行严格测试。 如有任何相关问题，请参阅联系部分。 此示例还使用张量板（1.5）可视化训练。 这样，您应该在lotka_volterra_data.py中为张量板输出指定路径。 例如： PATH_TO_TENSORBOARD_OUTPUT = "~/Documents/my_

放大 Unity 产品 虽然此软件包按原样免费提供，但我们开发和维护由数千名开发人员使用的专业创建的解决方案。 我们邀请您查看我们当前的项目，并加入我们不断发展的。 - 屡获殊荣的基于节点的着色器创建工具 - 一键式冒名顶替者创建者 - 用于放大颜色和 Unity PPS 的 200 多个 LUT FXAA FXAA 是一种流行的后期处理抗锯齿技术，由 Timothy Lottes 创建。 虽然主要用于无法使用硬件 MSAA 的延迟渲染管道，但它也可以与硬件抗锯齿结合使用，以平滑 MSAA 遗漏的硬边缘（例如内部多边形）。 拖放到您的相机上，无需配置！ 版权 NVIDIA FXAA 3.9 by TIMOTHY LOTTES 版权所有 (C) 2010, 2011 NVIDIA CORPORATION。 版权所有。 在适用法律允许的最大范围内，本软件依原样和NVIDIA及其供应

DFT近似计算信号频谱是北京交通大学数字信号的matlab研讨题，鄙人做得很辛苦的，希望能对各位学信号的同志有帮助！！拒绝抄袭！！

子图匹配问题（子图同构）是NP完全的。 以前，我们使用回溯方法（http://esmalgorithm.sourceforge.net）为依赖关系图设计了精确的子图匹配（ESM）算法。 我们进一步设计了一种近似子图匹配（ASM）算法，该算法能够基于子图距离检测近似子图匹配。 假设图G和子图Gs分别具有m和n个顶点，以及km和kn边，则最坏情况下的算法总复杂度为O（m ^ n * n（n-1）/ 2 * km * log m） 。 该Java实现实现了我们的ASM算法。 请参阅README文件：https://sourceforge.net/projects/asmalgorithm/files/如果您使用我们的ASM实现来支持学术研究，请引用以下论文：Hai Hai Liu，Lawrence Hunter，Vlado Keselj和Karin Verspoor。 基于近似子图匹配的生物医学事件和关系文献挖掘。 PLOS ONE，8：4 e60954，2013年。

近似规划法的算法步骤如下

压缩重构是压缩感知领域一个重要的研究方向,广义近似消息传递(Generalize Approximate Message Passing,GAMP)是一种新型的压缩重构算法。相比于其他重构算法,GAMP算法具有高相变性能、低计算复杂度等优势,适用于任意输入、输出分布,能解决相位恢复等非线性压缩重构问题。

针对现有图像盲取证方法在多重镜像篡改检测效果较差的问题,提出一种基于近似最近邻(ANN)搜索的图像篡改检测方法。提取图像的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征描述子,获得图像的二值特征向量。利用PatchMatch计算特征间的偏移量并借助传导策略优化搜索相似图像块,实现篡改区域的初步检测。利用最小均方线性模型计算拟合误差移除误匹配点,精确定位篡改区域。在CASIA V2.0图像数据集和哥伦比亚大学图像数据集上进行实验,实验结果表明,该算法能够准确且高效地检测经复杂几何形变的篡改区域,特别是对多重镜像篡改检测的准确率更高。

目前对移动对象轨迹简化问题分为离线简化和在线简化。以往的简化方法中许多依赖轨迹的几何特性，而针对移动对象的速度这一重要特征没有足够关注。基于速度研究移动对象轨迹的离线简化新方法，提出了移动对象轨迹离线简化的动态规划算法、基于广度优先搜索的轨迹简化算法及其优化算法、时间复杂度更低的近似算法。通过大量实验验证所提出的算法比基于方向的简化算法和基于位置的简化算法具有更好的简化效率。