本文整理了基于深度学习的全色图像锐化（Pansharpening）的论文和代码资源，涵盖了有监督和无监督两种框架下的多种方法。有监督框架包括PNN、PanNet、TFNet、SIPSA-Net、GPPNN、GTP-PNet、PSGAN、SDPNet、SRPPNN、HMCNN、MDCNN、HyperTransformer、DPFN、DI-GAN和P2Sharpen等；无监督框架则包括PanGAN、BKL、UCNN、UPSNet、LDP-Net、MSGAN和UCGAN等。此外，文章还提供了相关论文的下载链接和代码资源，为研究者提供了全面的参考资料。 文章详细介绍了基于深度学习技术对全色图像进行锐化的多种方法，涵盖了有监督和无监督两种框架。在有监督框架中，研究者们开发了PNN、PanNet、TFNet、SIPSA-Net、GPPNN、GTP-PNet、PSGAN、SDPNet、SRPPNN、HMCNN、MDCNN、HyperTransformer、DPFN、DI-GAN和P2Sharpen等模型，这些模型在处理图像锐化任务时各有优势。例如，PNN模型通过端到端的方式直接从低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像中学习到一种映射关系，实现图像锐化效果；而HyperTransformer则可能利用深度学习框架下的自注意力机制来提高图像的空间分辨率。 另一方面，无监督框架下，研究者们提出了PanGAN、BKL、UCNN、UPSNet、LDP-Net、MSGAN和UCGAN等方法，这些方法不需要大量的标注数据即可进行图像的锐化处理，从而在某些情况下降低了资源消耗。无监督方法如PanGAN可能利用了生成对抗网络（GAN）的技术，通过竞争机制在训练过程中不断优化生成的全色图像的锐化质量，使其更加逼近真实情况。 该文章不仅提供了这些方法的理论框架，还提供了相应的可运行源码和论文下载链接，极大地便利了图像处理领域的研究者。这意味着研究人员能够通过实际操作来验证和改进这些模型，进而推进全色图像锐化技术的发展。 此外，源码的提供也表明了作者希望促进学术交流和研究合作的开放态度。在实践中，研究者可以利用这些代码包来实现全色图像的锐化，并通过对比不同的模型和框架来探究各种方法在性能上的差异。源码包内可能包含了模型训练、参数配置、数据预处理、评估指标计算和结果可视化等模块，为研究者提供了一个完整的实验平台。 文章强调了深度学习在全色图像锐化中的应用，着重介绍了当前这一领域中的主流技术和研究成果，展示了这一领域的研究深度和广度。同时，通过提供代码资源，文章也为实际应用和进一步的研究提供了便利，有力地支持了科研工作的持续性和发展性。

南瑞、智芯微安全芯片-技术规格书

北交大《人工智能导论》教学课件PPT是一份详尽且全面的教育资源，旨在为学生和教师提供关于人工智能的基础知识和深入理解。由北京交通大学的于剑教授编纂，该系列课件覆盖了从入门到进阶的15个章节，涵盖了人工智能领域的核心概念和技术。 在这一课程中，首先会介绍人工智能的定义、历史和发展，让学习者对这个领域有一个宏观的认识。然后，会深入探讨人工智能的基石——逻辑推理，包括命题逻辑和谓词逻辑，以及它们在AI中的应用。 接着，课件将带领学生进入机器学习的世界，这是人工智能的一个重要分支。会详细讲解监督学习、无监督学习和强化学习，以及各种经典算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等。此外，还会涉及数据预处理、特征工程和模型评估等关键步骤。 神经网络部分，不仅会讲解基础的前馈神经网络，还将涵盖卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们在图像识别和自然语言处理中的应用。深度学习的概念和实践也会被提及，包括深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）和生成对抗网络（GAN）。 随着课程的深入，人工智能在模式识别、自然语言处理、知识表示和推理等方面的应用会被详细介绍。例如，会讨论自然语言处理中的词嵌入技术，如Word2Vec和GloVe，以及如何构建简单的聊天机器人。在知识表示方面，会介绍语义网络和框架知识库，以及如何进行基于规则的推理。 在智能系统设计部分，会讲解如何构建简单的专家系统和模糊逻辑系统，以及它们在解决不确定性问题上的优势。课程可能还会探讨一些新兴的人工智能领域，如强化学习在游戏和自动驾驶中的应用，以及最近热门的生成模型和自我学习策略。 这些课件不仅是学习人工智能的宝贵资料，也是教学参考的优秀模板，提供了丰富的实例和案例，有助于深化对理论的理解，并促进实际技能的提升。通过学习这套课件，学生能够掌握人工智能的基本原理，为未来在这个快速发展的领域中进一步研究或工作打下坚实的基础。

Delphi 2007 Update4 精简版 文件名：CodeGear.Delphi.2007.RTM.Inc.Update4.v11.0.2902.10471.Lite.v1.4.exe

网络工具中一个小工具。网络扫描工具LANguard Network Scanner

内容概要：本文是一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript代码脚本，主要实现了对研究区域（AOI）内2024年Landsat 8卫星影像的获取、预处理与分析。首先定义了一个地理范围矩形区域，随后加载了Landsat 8地表反射率数据集，并按空间范围、时间范围和云覆盖率进行筛选。接着通过自定义函数对影像应用缩放因子校正，生成中值合成影像并裁剪到研究区。在此基础上，计算归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI），并对结果进行二值分类：NDVI ≥ 0.2 判定为植被，NDWI > 0.3 判定为水体。最后将原始影像、NDVI、NDWI及其分类掩膜可视化展示在地图上。; 适合人群：具备遥感基础知识和一定GEE平台操作经验的科研人员或学生，熟悉JavaScript语法者更佳；适用于地理信息、环境监测、生态评估等领域从业者。; 使用场景及目标：①实现遥感影像自动批量处理与指数计算；②开展植被覆盖与水体分布的快速提取与制图；③支持土地利用分析、生态环境变化监测等应用研究； 阅读建议：建议结合GEE平台实际运行该脚本，理解每一步的数据处理逻辑，可调整参数（如阈值、时间范围）以适应不同区域和研究需求，并扩展至多时相分析。

基于两步预测控制算法的模型预测控制（MPC）三相逆变器，输出电压低THD至2.9%的研究,基于两步预测控制算法的优化三相逆变器输出电压模型预测控制策略研究：电压THD有效控制在2.9%以内。,输出电压采用模型预测控制（MPC）的三相逆变器。 针对一步预测控制算法的不足，提出采用两步预测控制算法。 电压THD为2.9% ,核心关键词： 输出电压; 模型预测控制（MPC）; 三相逆变器; 一步预测控制算法; 两步预测控制算法; 电压THD。,两步预测控制算法在MPC三相逆变器中的应用及性能优化 在电力电子技术领域，三相逆变器是将直流电能转换为交流电能的重要设备，广泛应用于工业、交通和民用等多个领域。逆变器的输出电压质量直接影响到电力系统的稳定性和用电设备的性能，其中电压总谐波失真（THD）是衡量输出电压质量的重要指标之一。传统的一步预测控制算法在逆变器控制中存在一定的局限性，因此研究者们提出了两步预测控制算法，以期达到更好的控制效果和更优的电压输出质量。 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它通过预测模型对未来一段时间内的系统行为进行预测，并优化控制输入以获得最优控制效果。MPC在处理非线性、多变量和约束控制问题方面展现出了独特的优势，尤其适用于电力电子变换器的控制。在三相逆变器中应用MPC可以有效地控制输出电压波形，减少谐波含量，提高电能质量。 本研究提出的两步预测控制算法是在MPC框架下的创新，它对一步预测控制算法的局限性进行了改进，通过两步预测的方式优化了控制策略。这种算法可以更精确地预测未来状态，并在一定程度上减少了计算量，提高了实时控制性能。应用该算法的三相逆变器能够在保证输出电压质量的同时，有效控制电压THD值在2.9%以内，这对于提高电力系统的运行效率和用电设备的性能具有重要意义。 通过深入研究和仿真测试，研究者们总结出两步预测控制算法在MPC三相逆变器中的应用效果，并对其性能进行了详细的分析与优化。研究内容不仅涵盖了算法的理论分析，还包括了算法实现的具体步骤、仿真验证过程以及与传统算法的性能对比。这些研究不仅为电力电子工程师提供了一种新的逆变器控制手段，也为后续相关领域的研究工作奠定了基础。 在实验中，研究者们搭建了基于两步预测控制算法的三相逆变器模型，并对其输出电压进行了测试。测试结果表明，采用两步预测控制算法的三相逆变器在不同负载条件下的输出电压均能保持较低的THD值，充分证明了该算法的优越性和实用性。这项研究成果不仅为电力电子设备的输出电压控制提供了新的解决方案，也为电力系统提供了更加稳定可靠的电能供应。 此外，文章标题和文件名称列表中提及的“gulp”并未在描述中给出明确解释，因此无法直接分析其在本研究中的意义或作用。不过，根据相关技术背景推测，“gulp”可能与MPC控制算法的某个细节或者实验过程中的某个步骤有关，具体则需要结合研究的实际内容进行理解。 两步预测控制算法的提出和应用，为三相逆变器输出电压的优化控制提供了新的研究方向，具有重要的理论价值和应用前景。未来的研究可以从算法的进一步优化、控制性能的提升以及实际应用场景的验证等方面进行深入探索。

android4.4下 framework中的资源包,导入项目后可以使用android隐藏api

客户端可以通过局域网连接服务器上的iSCSI Cake服务器，在本地虚拟出一块硬盘，以达到通过网络共享服务器硬盘的效果。网吧业主只需要在服务器上的iSCSI Cake里添加目录和安装游戏软件，客户端的本地虚拟硬盘里就有了相应的游戏软件，不需要到每台机器进行安装。同时iSCSI Cake提供了写保护，不用担心客户端病毒、用户删除和格式化操作影响。跟其他iSCSI服务器软件相比，iSCSI Cake内存和CPU占用率都非常低，安装简单，操作容易，管理方便，是网吧建虚拟硬盘和无盘工作站的首先软件。

tecplot视频 更好更快掌握 赶紧来学习