轻量级人体姿态估计lightweight-human-pose-estimation.rar

matlab投射转相除代码使用来自DEAP数据集的EEG进行人类情感分析 根据以下内容处理DEAP数据集 PSD（功率谱密度）和2）DWT（离散小波变换）功能。 根据Arousal和Valence（高/低）对EEG等级进行分类 在此处找到DEAP数据集：（您需要通过向授权人员发送邮件来下载以寻求许可） 可以使用matlab文件处理来自EEG的数据。 （适用于matlab版本的EEG数据集）将matlab文件直接保存在DEAP数据集文件夹中，数据位于该文件夹中。 运行process.m以获取功率谱密度文本文件 生成的每个testFile包含4个特征-alpha，beta，delta和theta波功率谱密度比（通过总psd归一化），分别表示价，唤醒和组合（价+声）的输出。 1->低，2->高 您可以在此处阅读有关脑电波的信息（概述）： 您可以在此处查看唤醒和价态及其含义的图表： 使用psd功能和KNN / SVM可能不会获得很好的准确性，因为它们主要只是人类头脑存在的一种度量。 DWT分析可帮助我们获得基于频率的psd之外的基于时间的功能。 运行dwt_feature_extraction

苹果标准：人权政策Apple-Human-Rights-Policy

脑是人体最为复杂的器官，脑图谱是理解脑的结构和功能的基石。它为探索复杂的脑部结构和异常变化进行"导航"。因此，脑图谱绘制一直以来都是神经科学、认知科学、心理学和脑疾病研究的共同前沿领域。模式识别国家重点实验室脑网络组研究中心负责人蒋田仔研究员的报告详细阐述了研究团队近10年来在人类脑网络组图谱方面的研究进展，从脑网络组图谱的绘制、验证与应用三个方面，系统回顾了脑网络组图谱的原创思想、构建框架、生物学基础、以及在脑认知与疾病中的应用示范，并对脑网络组图谱的未来发展从多模态集成、个体化绘制以及多尺度验证三个方向进行了展望。我们希望该报告能够帮助读者厘清研究脉络，明晰未来走向。

ROS Qt Deskotp GUI App 简体中文 | 使用qt5实现ros机器人人机界面 注意！未经作者的许可，此代码仅用于学习，不能用于其他用途。 本仓库以分支的形式，长期维护各种有趣的ROS 可视化项目，持续更新中..... 欢迎在issues提交bug 注意！主分支（master）已不再维护librviz功能，使用Qt自行绘制实现一些图层显示，如需librviz功能请切换分支或 一，菜单 二，安装教程 1，首先安装ros对qt pkg的支持（非必须） melodic需要换成自己的ROS版本号 sudo apt-get install ros-melodic-qt-create sudo apt-get install ros-melodic-qt-build 2,安装Qtmultimedia5依赖 程序依赖Qtmultimedia实现音频功能，因此需要安装依赖 sudo apt

对论文《Human-level control through deep reinforcement》的中文翻译的文档

ISO 30415-2021 Human resource management - Diversity and inclusion.pdf

2021德勤全球人力资本趋势 2021 Deloitte Global Human Capital Trends

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