使用3DCNN和卷积LSTM进行手势识别学习时空特征

含安装与操作指南，非常好用！该模型根据三维坐标构建时空权重矩阵，定义距离区域较近的区域具有更大的权重，利用以区域为球心构建的球体内的地区进行局部回归，得到不同时间内不同区域的参数估计值。

高一语文跨越时空的美丽测试

介绍 要求： 的Python 3.5 PyQt5 5.9.2 opencv-python 3.4.0.12 张量流-gpu 1.5.0 CUDA 8.0 易言 用： 运行train_and_detection / win_entry.py “开放模型”->（summary / cnn3d_17） “打开视频” 火车： 运行train_and_detection / train.py 参考： [1]使用伪3D残差学习时空表示，ICCV2017 基于时空深度神经网络的视频烟雾检测 1.型号 2Dto3D： 3D： conv3d块（A，B，C）： 3D_DenseNet： 结果1： 结果2：

在这里，您将找到用于混沌时间序列预测任务的径向基函数神经网络 (RBF-NN) 的两种变体。 特别是，我以常规方式实施了RBF，并将其性能与时空RBF-NN进行了Mackey-Glass时间序列预测。 * 对于引文，请参阅 [引用为] 部分

超宽带（UWB）技术与多输入多输出（MIMO）相结合，为在无线通信中实现超过1 Gb / s的高数据传输速率提供了可行的解决方案。 UWB通常应用于短距离室内环境，因此具有密集的多径传播的特点。 在这种类型的环境中，MIMO系统通过利用UWB系统的固有阵列增益和空间复用增益，可以大幅提高频谱效率。 本文研究了UWB-MIMO无线技术的信道容量，并表明UWB和MIMO设计分别以对数和线性方式提高了频谱效率。

数据库扫描 描述 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它通过从初始种子点开始连续生长一个簇来工作[1] 。 如果点的圆邻近度（具有半径参数Eps ）中的密度大于或等于阈值水平（由MinPts参数表示），则通过为其分配邻域中的所有未分配点来向前扩展聚类。 然后，对于群集中每个新添加的点，该算法将以相同的步骤递归进行。 在此过程结束时尚未分配给任何群集的点被标记为噪声。 当前的实现仅支持二维数据。 [1] 附加的功能 该算法还适用于GPS坐标给定的数据点。 此外，该算法还可以用于具有时间维度的数据。 这允许时空聚类。 用法 导入脚本。 [removed][removed] 样本数据格式 基本2D数据 var point_data = [ { x : 0.1 , y : 5 } , { x

Unity3D/Java开发 手游源码类DNF时空猎人 斩幻想源码,前后端齐全。斩幻想下载地址来了! 斩幻想手游是一款魔幻题材游戏，享受激情热血粗暴的浮空连斩，享受高伤害带来快感。 玩家还可以抓捕动物，来进行守卫自己的家园，防御敌人的入侵。召唤兄弟，进行公会掠夺战。

基于互素数组的时空空间平滑MUSIC算法进行DOA估计

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