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LPC_MOT 这是论文“学习用于多对象跟踪的提案分类器”的代码 在2021年IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上发表的论文。 纸张： 注意：这不是最终版本。 BibTex @inproceedings{dai2021LPC, title={Learning a Proposal Classifier for Multiple Object tracking}, author={Dai, Peng and Weng, Renliang and Choi, Wongun and Zhang, Changshui and He, Zhangping and Ding, Wei} booktitle=IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), year=2021 } 用法

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剪辑 CLOPS是基于重播的持续学习策略，它同时使用缓冲区存储和获取机制。 在“ CLOPS：生理信号的持续学习”中描述了该方法。 要求 CLOCS代码要求 Python 3.6或更高版本 PyTorch 1.0或更高版本 数据集 下载 可以从以下链接下载数据集： PhysioNet 2020年： ://physionetchallenges.github.io/2020/ 查普曼（Chapman）： : 心脏病学： : 前处理 为了针对CLOPS适当地预处理数据集，请参考以下存储库： ://anonymous.4open.science/r/9ecc66f3-e173-4771-90ce-ff35ee29a1c0/ 训练 要在本文中训练模型，请运行以下命令： python run_experiments.py 评估 要评估本文中的模型，请运行以下命令： python

Mini - 超酷的迷你框架 ＃＃＃安装 #####鲍尔 bower install mini#0.0.1 #####GitHub git clone https://github.com/MarioLegenda/mini.git ＃＃＃＃＃＃入门 System.js 由您（通过脚本标签）注入网站的模块组成。 system.js模块是强制性的，其他所有模块都不是，例如 systemEvent.js。 ＃＃＃＃＃＃结构 您可以使用SYSTEM.ControlFlow.scope()函数为代码添加结构。 它应该接受一个带有强制systemName属性的对象文字，该属性必须是一个字符串和一个必须包含在数组中的execute()函数 例如... SYSTEM.ControlFlow.scope({ systemName: "someName", execute: [f

自动确保安全策略执行（AASPE） 关于工具 AASPE工具旨在用于制造安全可靠的安全关键系统。 这些工具正在使用AADL和OSATE工具集。 它提供以下功能： 攻击影响元模型 Attack Impact图形编辑器 攻击树编辑器元模型 攻击树图形编辑器 从攻击影响到攻击树的桥梁 从AADL到攻击影响的桥梁 安装工具 逐步版本 步骤1：下载并安装OSATE 进入OSATE并下载。 将产品解压缩到笔记本电脑上。 步骤2：启动OSATE 安装OSATE后，双击可执行文件以启动它。 步骤3：安装安全工具 在“帮助”菜单中，选择“安装新组件”，如下所示。 选择实验性网站一旦显示了可用组件的列表，请选择AASPE工具，如下所示。 接受许可证，确认并重新启动OSATE。 TL; DR版本 要安装工具，可以使用更新站点，然后选择要在Eclipse中安装的工具。 使用的更新站点。 实验性功能的UR