Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication

一篇slam相关论文，结合了深度学习。用CNN单帧预测深度，可以解决单目slam中尺度不确定性、纯旋转、低纹理区域等问题。

2019-2021最新应用深度学习到OFDM通信系统中的论文汇总 赠人玫瑰，手有余香，可以顺便Star一下啦 2021 年 2021年面向深度学习的信号处理综述 2021-1月号发表 OFDM的无线图像传输的深层联合源信道编码 2021-1月， 提出的模型驱动的机器学习方法消除了对单独的源代码和信道编码的需求，同时集成了OFDM数据路径以应对多路径衰落信道 2021-1月，消除OFDM带来的麻烦：采用端到端学习的无导频和无CP通信 2021-1月，水下声OFDM通信中带软反馈的卷积神经网络降低PAPR 2021 International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technologies (IBCAST) 2021-4月，使用信道状态信息进行OFDM系统中的物理篡改攻击检测：一种深度学习方法 IEEE Wireless Comm

剪刀石头布 与GUI形式的计算机AI相同的剪刀石头布游戏。 关于游戏 石头剪刀布（也称为其他三个项目的剪刀，“石头”有时也称为“石头”，或称为roshambo或ro-sham-bo）是一种通常在两个人之间玩的手游戏，其中每个玩家同时进行用伸出的手形成三个形状之一。 这些形状是“岩石”（闭合的拳头），“纸”（平坦的手）和“剪刀”（食指和中指伸出的拳头，形成V）。 “剪刀”与两指V形符号相同（也表示“胜利”或“和平”），只是水平指向而不是直立在空中。 您将拥有一个GUI窗口，该窗口垂直分为两部分。 计算机的一侧将随机扔石头和剪刀。 一方面是将要玩游戏的用户。 将为用户提供三种投掷选项，即石头，纸，剪刀。 首先，将有一个欢迎屏幕，其中将包含一个典型的游戏加载屏幕。 你可以看到高分。 您会被问到您要打几局。 我们将尝试使用Python在GUI中制作游戏 关于我们的团队 成员： Archsih

卷积神经网络的纹理合成 Tensorflow实现的论文-“使用卷积神经网络进行纹理合成” 在此笔记本中，我们将基于给定的纹理生成新的纹理。 输出将从刮擦噪声图像生成。 该过程的步骤如下。 同样，创建笔记本是为了便于自学。 步骤1：预处理输入图像 步骤2：计算输入图像所有图层的输出。 步骤3：什么是损失函数，并计算损失函数。 步骤4：运行Tensorflow模型以最小化损耗并优化输入噪声变量。 步骤5：后期处理并显示图像。 第6步：自动化处理流程 步骤7：绘制成功结果。 结果： 档案： helper.py-用于预处理图像和后处理图像 tf_helper.py-用于计算给定纹理样本图像

论文中的matlab代码看不懂未命名的 RadLib 论文 目录 代码 此目录应存储用于生成原始数据的一个或多个代码。 通常，这将是您使用的模拟软件的副本。 绘图脚本（和一些分析脚本）通常不会存储在这里。 数据 该目录可以存储 (i)原始数据和 (ii) 后处理数据和随附的分析脚本。 这将补充代码目录。 如果您有大量数据，您可能希望将其保留在其他地方（见下文），但包含一个 README，详细说明在哪里可以找到数据。 无论是在这里还是在别处存储数据，都不要存储“垃圾”数据。 如果您发现数据不良或运行失败，请删除。 （如果您仍在开发或调试代码，您可能使用了一些有用但可能不适合论文的数据。将这些数据存储在一个明确命名的单独目录中。） 最重要的一点是在您的数据结构中非常清晰和有条理，以便您和其他人将来可以理解它。 包括自述文件，使用好的文件和文件夹名称。 使用目录结构。 例如，将所有真实案例保留在顶层，但将所有其他您想要保留但未在最终作品中使用的案例转储到“other_cases”等子目录中。 因为这个目录可以存放大量的数据，所以会被 git 仓库忽略。 下面详细介绍了有关此目录及其备份方式的

剪刀石头布 这是一个使用python的基本剪刀石头布游戏。 。

前端导师-岩石，纸张，剪刀 欢迎！ :waving_hand: 感谢您检查此前端编码挑战。 挑战可帮助您通过构建现实的项目来提高编码技能。 为了应对这一挑战，您需要对HTML，CSS和JavaScript有基本的了解。 挑战 您面临的挑战是构建这款“石头，纸，剪刀”游戏，并使其看起来与设计尽可能接近。 您可以使用任何喜欢的工具来帮助您完成挑战。 因此，如果您有想要练习的东西，请随时尝试。 您的用户应该能够： 根据设备的屏幕尺寸查看游戏的最佳布局 在电脑上玩石头，剪刀，剪刀 刷新浏览器后保持分数状态（可选） 奖励：在电脑上玩摇滚，纸，剪刀，蜥蜴，史波克（可选） 规则 如果玩家获胜，他们将获得1分。 如果计算机获胜，则玩家将失去一分。 原来的 纸打败摇滚 摇滚剪刀 剪刀跳动纸 奖金 剪刀跳动纸 纸打败摇滚 摇滚击败蜥蜴 蜥蜴击败Spock Spock击败剪刀 剪刀击败蜥蜴 纸拍打斯波克 摇滚剪刀 蜥

Metaverse-white-paper-v2.1-EN.pdf

YOLACT实时实例细分 介绍 这是ICCV2019接受的论文的Tensorflow 2实现。 本文在扩展现有对象检测体系结构及其自身并行原型生成思想的基础上，提出了一种用于实际实例分割的全卷积模型。 在此回购中，我的目标是提供一种使用此模型的通用方法，让用户根据原始论文的想法，为自己的特定需求提供更多灵活的选项（自定义数据集，不同的主干选择，锚点规模和学习率进度表）。 [更新] 2021/03/23请认真处理此工作！ 模型 这是原始纸上的YOLACT的插图。 A.数据集和预处理 1.准备COCO 2017 TFRecord数据集 / / 从注释中将/train2017 ， /val2017和/annotations/instances_train2017.json和/annotations/instances_val2017.json提取到./data文件夹中，然后运行： pyth