深度学习应用到局部特征点匹配佳作，可以说是一个开天辟地的论文。具体自己看！ 这个最少是两个积分，没办法！！

A Multi-indicator Feature Selection for CNN-Driven Stock Index Prediction

基于CNN的高光谱图像正则化深度特征提取方法

PredictionIO 模板：具有特征重要性的决策树 概述 引擎模板是引擎的几乎完整的实现。 在这个引擎模板中，我们默认集成了 Apache Spark MLlib 的决策树算法。 此回归引擎模板的默认用例是预测的价格。 您可以轻松自定义它以适应您的特定用例和需求。 我们将向您展示如何基于此模板为生产使用创建自己的回归引擎。 用法 与码头工人： 开始使用 predictio 的最佳方法是使用 docker。 从我们的形象 docker run -ti --dns=8.8.8.8 -p 9000:9000 -v /pathTo/template-decision-tree-feature-importance:/MyRegression ants/predictionio:v0.9.1 bash 构建Docker映像 按照的步骤： git clone https://github

介绍了3GPP R15/16/17中相关feature，可以直接超链接到相关位置。 1 LTE UE Total Radiated Power (TRP) and Total Radiated Sensitivity (TRS) and UTRA Hand Phantom related UE TRP and TRS Requirements 2 Study on Enhanced Acoustic Test Specifications 3 Stopped - Study on IMS Enhanced Spoofed Call Prevention and Detection 4 Study on Overload Control for Diameter Charging Applications 5 Study on security aspects for LTE support of V2X services 6 Study on OAM support for assessment of energy efficiency in mobile access networks 7 Study on OAM aspects of SON for AAS-based deployments

cvpr2019_金字塔特征注意网络以进行显着性检测 赵婷和吴相干撰写的CVPR 2019论文“用于显着性检测的金字塔特征注意网络”的源代码。 （ ） 下载显着性地图 为了方便起见，我们提供了本文中使用的基准数据集的显着性图。 Google： 百度：提取：9yt5 设置 安装依赖项： Tensorflow (-gpu) Keras numpy opencv-python matplotlib 用法： train: python train.py --train_file=train_pair.txt --model_weights=model/vgg16_no_top.h5 test: jupyter notebook run dome.ipynb 结果 如果您认为这项工作有帮助，请引用 @inproceedings{zhao2019pyrami

Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation论文翻译

这是我们为基于BBPSO的特征选择而开发的Matlab工具箱，称为MIBBPSO。 该程序的详细信息可以在论文“Feature Selection Using Bare-Bones Particle Swarm Optimization with Mutual Information”中找到，该论文已提交给Pattern Recognition杂志。 在这个工具箱中，主函数被命名为“main”。

与要素关联的注记是直接与要素关联的特殊类型的地理数据库注记。关联要素的注记反映地理数据库中的要素的当前状态：移动、编辑或删除要素后，关联要素的注记将自动更新。相比标准注记，使用关联要素的注记的好处是：ArcGIS 会为您执行维护工作。例如，在创建一个新的要素时，新的注记会根据要素属性自动生成。如果移动或修整要素，那么注记也会重新定位。如果改变要素的属性，那么基于该要素属性的注记文本也会随之改变。最后，如果删除要素，注记也会被删除。

matlab中的plp代码使用 DNN 进行语音活动检测的特征和架构研究 该工具包提供了威斯康星大学麦迪逊分校电气和计算机工程系硕士论文（使用深度神经网络进行语音活动检测的特征和架构研究）中使用的代码。 介绍 该工具包基于以下工作：[1]。 该工具包的附加值是特征分析部分。 本工具包中的 SAD 遵循以下步骤： 声学特征提取 使用Python从语音中提取以下特征： MRCG MFCC 全球气候变化委员会 RASTA-PLP（在 Matlab 中从 Python 中提取） AMS 能量 + 过零（在 Matlab 中从 Python 中提取） 多分辨率 MFCC - 为本文创建的新功能 多分辨率 MFCC (MR-MFCC)： 此功能背后的主要思想是对语音信号的多分辨率频谱表示进行编码，以捕获本地信息和频谱时间上下文。 此功能的灵感来自多分辨率耳蜗图 (MRCG)，发现它对 SAD 有益，但遵循计算复杂度较低的提取方案。 MR-MFCC 分三步提取： 从 25ms 窗口计算 40 维 MFCC 从长度为 200ms 的窗口计算 MFCC 将结果连接到一个向量以生成具有 80 维的特征。