多任务物理信息神经网络 研究代码库。

Multi-label-Classification Multi-label attributes Classification and CAM& grad-cam （6.26 晚补充部分）之前一直放着grad-cam没有看懂，现在首先对这一部分做补充。 CAM算法简单而且很好用，但是它修改了原本的网络，对于这个问题，Grad-cam在不修改原网络的情况下也可以实现一样的效果，两者等价的理论推导在论文中有证明。 原理简单理解在这里做个记录： 用输出类别的权重对特征图求梯度，取均值 (14, 14, 512)->( 512,) 后分别乘以特征图的每一层相加得到cam 导向反向传播，用到了注册梯度函数，定义一个新的op类型，只反向传播梯度为正的值。对(14,14,512)求最大值(14,14)后的和对输入求梯度。（6.26 晚补充部分） 训练的分类准确率达到0.8 准确率和loss如图所示：

多主体路径规划 该代码包含我在法国国家计算机科学研究院@Inria担任机器学习实习生六个月的工作。 我工作的主要思想是开发一种由Graph Neural Networks支持并与Deep Reinforcement Learning算法融合的机器学习模型，以构建可推广到不同网络拓扑结构的多主体路径规划算法，同时保持快速的通信和有效的收敛。 我们使用CoppeliaSim作为模拟器来查看算法在移动机器人上的性能。 所有代码都是用Python3编写的，并且我们使用Ros2-Interface与CoppeliaSim进行通信。 先决条件 在使用main.py代码之前，请确保已安装以下组件： NumPy 大熊猫 ROS2 科佩利亚·西姆（CoppeliaSim） ROS2-接口 CoppeliaSim中的仿真 我们在CoppeliaSim的两个bubblerob上测试了我们的算法，但

图多NMF特征聚类 介绍 进行代码。 受流形学习和多视图非负矩阵分解（NMF）的启发，我们引入了一种新的基于局部图正则化的多视图NMF特征提取方法，其中考虑了数据之间的内视图相关性。 通过构造一个最近邻图来整合每个视图的局部几何信息，并应用两个迭代更新规则来有效地解决优化问题，从而提出矩阵分解目标函数。 请引用以下信息： @inproceedings{wang2015multi, title={Feature Extraction via Multi-view Non-negative Matrix Factorization with Local Graph Regularization}, author={Wang, Zhenfan and Kong, Xiangwei and Fu, Haiyan and Li, Ming and Zhang, Yujia}, bo

tld算法matlab代码 multi-aim-track 多目标跟踪相关内容 相关设备 相关算法     评估标准

多视图数据集 链接： ://pan.baidu.com/s/17fLfSyWxlXKh8vmiS3ZcRg提取代码：bf7a 不完整的多视图数据集 一个完整：一个视图完整，其他视图随机丢失10％-70％。 随机错过：所有观看次数随机错过。 100叶垫 bbcsport4vbigRnSp.mat buaaRnSp.mat caltech7.mat Mfeat.mat mfeatRnSp.mat ORL.mat OrlRnSp.mat WebKB.mat @ARTICLE{9298842, author={P. {Zhang} and X. {Liu} and J. {Xiong} and S. {Zhou} and W. {Zhao} and E. {Zhu} and Z. {Cai}}, journal={IEEE Transactions on Knowle

基于linux平台的多线程端口扫描器，可以指定线程数目和端口范围。

使用 3D 多分辨率 R-CNN 的脑微出血 3D 实例分割框架 由 I-Chun Arthur Liu、Chien-Yao Wang、Jiun-Wei Chen、Wei-Chi Li、Feng-Chi Chang 撰写的论文“3D Instance Segmentation Framework for Cerebral Microbleeds using 3D Multi-Resolution R-CNN”的官方 PyTorch 实现Yi-Chung Lee, Yi-Chu Liao, Chih-Ping Chung, Hong-Yuan Mark Liao, Li-Fen Chen. 论文目前正在审查中。 关键词：3D 实例分割、3D 对象检测、脑微出血、卷积神经网络 (CNN)、磁敏感加权成像 (SWI)、3D Mask R-CNN、磁共振成像 (MRI)、医学成像、pytorch

Absolute Database 7.90 Full Source Delphi 10.4 Sydney Multi User，里面有编译说明，按说明可直接用，分享给大家！

文章有十来篇吧，都是任务调度的经典文章哈