高光谱分解 卷积神经网络的高光谱图像分解（无分叉，半成品） 说明 先决条件 Python 3.8 TensorFlow 2.3.0 建议使用conda创建虚拟环境并使用以下命令安装依赖项： pip install -r requirements.txt 用法 在设置参数后，在终端中输入以下命令： python run.py 更多细节： 使用python run.py -h获取更多参数设置详细信息。 数据集 我们提供了两个处理后的数据集：数据集中的Jasper Ridge（jasper），Urban（urban）/ data.npy：高光谱数据文件。 data_gt.npy：基本事实文件。 data_m.npy：端成员文件。 更新：2021年2月10日

单载波频域均衡(SC-FDE)是数字通信中克服多径衰落的有效技术。宽带通信系统中应用单载波频域均衡系统设计，实现137.5 MHz 载波下27.5 Mbps 的码元传输速率。同时在系统中添加1/2 码率卷积码与(239,223)里德-所罗门(RS)码的级联信道纠错编码，提高系统的可靠性。完成单载波频域均衡系统设计，分析设计系统的关键技术，最终在现场可编程门阵列硬件平台上进行系统实现、调试和验证，完成系统实际误码率的测试。

基于记忆效应的散斑解卷积法是近几年提出的一种可以实现透过散射介质层成像的方法。可用于散斑解卷积法的算法有很多,但具体的对比分析工作却鲜有报道。设计并搭建了基于记忆效应的透过散射层成像的光学系统,对探测到的散斑进行解卷积计算,并重建出对象图像。在重建过程中,分别使用互相关解卷积算法、维纳滤波算法、正则化解卷积算法以及Lucy-Richardson算法进行解卷积计算。对不同算法重建的图像进行了多个图像质量评价指标的计算。综合图像质量和计算时间,发现互相关解卷积算法在透过散射层成像的应用中具有最大优势,并从原理上进行了简要的解释。

实验目的和要求： （1）掌握遥感图像空间增强处理的主要过程； （2）学习增强处理中的卷积增强处理的基本方法； （3）进一步熟悉erdas imagine 8.7软件的操作方法。

提出了利用卷积神经网络(CNN)对儿童注意缺陷与多动症(ADHD)的功能性核磁共振图像（fMRI）进行特征分析，从而对ADHD患者进行判别分析。针对ADHD-200全球竞赛的三个数据库的fMRI数据，首先利用快速傅里叶变换将数据从时域转换到频域，并利用Fisher线性判别方法选择有效的频率信息，然后利用改进的卷积神经网络对选择频域数据进行特征学习，自动提取出有效的特征并进行分类。实验结果表明，提出的方法有助于ADHD患者的判别，为基于fMRI数据的ADHD研究提供了新的手段。

表格式原木材积计算器可计算任意检尺长、4cm以上检尺径的材积。表格列项目有检尺长、检尺径、根数、材积、单价、金额。可自动统计各检尺长、检尺径的根数、材积、金额，并汇总根数、材积、金额和平均检尺径、平均单价。

原木锯材材积计算器是一款专业的原木材积快速计算工具，软件只需要通过简单的步骤就能够得到原木材积以及原木料、锯材的材积和价格等数据，集原木计算和锯材计算于一体，用户可以实现对成本进行规划，可以很大程度提高效率和节省材料。软件界面美观简洁、简单全面、实用方便，无需培训，即可快速上手，轻轻松松完成日常原木材积快速计算功能，真正做到简单全面实用。是用户实现原木材积快速计算功能的好帮手 原木材积计算使用说明 1、本软件仅适用于计算检尺长2~10米，检尺径4CM以上和单支/元的计算； 2、本软件计算价格最适合做生意者使用；(因为本软件计算的价值全部是只保留整数即小数点后的数全部去掉)； 3、精确计算：当鼠标点击精确计算后，会出现框圈，精确计算价值保留2位小数点(注：小数点第2位数四舍五入)； 4、当输入单价后，即光标在单价上时，按“回车键”计算结果会显示在下表框内；(如果输入错误，请在下表框内直接点击修改)； 5、码费：卸货的费用，单位为：元/立方，如无可以不用输入，保留总价值到个位数；(码费计算自动加总价值的个位数；如：总价值为16888元，卸码费为165元，那么实际卸码费为168元，这样计算是为保证总价值以10元为单位)； 6、本软件适用单、双码检尺：适用于广东等地区的单码测量，广西等地区的双码测量；(单码计算请在跳径中输入1 ；双码计算输入2；以此类推跳径中输入多少，回车后检尺径自动加多少)； 7、单支计算：价格=数量*单价，不按材积立方计算价格，在单支计算中输入1或0(按快捷键Ctrl自动输入1；按Shift则清除)则按单支计算价值，输入其他都是按材积立方计算价值，当然材积还是计算在总材积内的；(如：当在单支计算输入1时，数量输入8；单价输入20；那么回车后下表框价值显示为160)； 8、打开：打开保存过的数据，查看记录； 9、保存：保存当前下表框里的数据，便于以后查看； 10、打印：打印下表框里的内容，请配备打印机使用； 锯材计算使用说明 1、锯材材积计算价格最适合做生意者使用；(因为本软件计算的价值全部是只保留整数即小数点后的数全部去掉)； 2、精确计算：当鼠标点击精确计算后，会出现框圈，精确计算价值保留2位小数点(注：小数点第2位数四舍五入)； 3、运费可自行输入，回车计算结果；(如输入-1000元，软件自动识别减掉)； 4、快捷键：回车键切换下一列，TAB键切换下一行； 5、长(M)：锯材的长度，4米长输入4； 6、宽(mm)：锯材的宽度，20毫米宽输入20； 7、厚(mm)：锯材的厚度，20毫米厚输入20； 8、支/捆：每捆打多少支，一捆有10支输入10； 9、捆(把)：要计算捆的数量，如有2000捆输入2000； 10、打开：打开保存过的数据，查看记录； 11、保存：保存当前下表框里的数据，便于以后查看； 12、打印：打印下表框里的内容，请配备打印机使用； 例如：用4米的木料锯成17毫米宽、27毫米厚的锯材，每捆打10支，一共锯了1688捆，锯材每立方的价格为1888元。 依次输入 4》回车键》17》回车键》27》回车键》10》回车键》1688》回车键》1888 原木材积国标计算器 v6.2更新日志 1、修复某些用户无法启动的问题！ 原木材积国标计算器截图

CA-Net：用于可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络 该存储库提供“ CA-Net：可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络”的代码。 现在可以在上我们的工作。 接受了我们的工作。 图1. CA-Net的结构。 图2.皮肤病变分割。 图3.胎盘和胎脑分割。 要求条件 一些重要的必需软件包包括： 版本> = 0.4.1。 智慧 Python == 3.7 一些基本的python软件包，例如Numpy。 按照官方的指导安装 。 用法 用于皮肤病变分割 首先，您可以在下载数据集。 我们仅使用了ISIC 2018 task1训练数据集，要对数据集进行预处理并另存为“ .npy”，请运行： python isic_preprocess.py 为了进行5倍交叉验证，请将预处理数据分成5倍并保存其文件名。 跑步： python create_folder.py 要在ISI

PConv_in_tf “使用部分卷积对不规则Kong进行图像修补”第一个tensorflow主实例，使用tensorflow完全实现，而无需修改源代码。 部分转化 使用curr_bin_mask表示当前二进制文件的掩码； conved_mask表示二进制掩码的卷积结果，对应于文本中的sum（M）； new_bin_mask表示卷积后的新二进制掩码，更新规则为： （（conved_mask == 0）== 0） 因此，局部卷积的计算如下： Pconv（x）=（Conv（x * curr_bin_mask）*隐蔽掩码+ b）* new_bin_mask 如文本中所述，使用新掩码的操作是为了确保无效输入为零。 网络结构 用局部卷积代替卷积 面膜生成 与原始版本不同，我使用opencv生成了一个掩码，并将无效零件输入设置为零。 为了确保面罩的不规则性而无填充，面罩部分中的单元数也是随机的，

本文于译文,卷积神经网络是一种识别和理解图像的神经网络。本文将从不同的层次来介绍卷积神经网络。本文将继续为你介绍关于卷积神经网络的知识。为了保持文章的简洁性和全面性我将为你提供研究论文的链接，里边会有更为详细的解释。让我们看看转换层，还记得滤波器、接受域和卷积吗？现在我们可以改变两个主要参数来修改每层的运行状态。在选择滤波器大小之后，还要选择宽度和填充。用宽度来控制滤波器如何在输入量的上下范围内进行卷积。例如，一个7*7的输入量，一个3*3的滤波器（忽略第三维度的简单性），宽度为1。看看你是否能尽力猜出随着宽度增加到2，输出量会发生什么变化。因此，正如你所看到的那样，接受域现在在两个单元之间来