从中可以学习到时空数据的新知识,以及建立时空数据库
2021-12-20 18:52:40 126KB pdf
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matlab精度检验代码转化神经网络 卷积峰神经网络(SNN)用于时空特征提取 本文重点介绍了卷积增强神经网络的潜力,并介绍了一种新的体系结构来解决训练深层卷积SNN问题的问题。 先决条件 以下安装程序已经过测试,并且可以正常运行: 的Python> = 3.5 火炬> = 0.4.1 CUDA> = 9.0 opencv> = 3.4.2 码头工人 设置所有程序都可以运行的环境运行./run.sh 资料准备 下载CIFAR10-DVS数据集 提取DVS-CIFAR10 / dvs-cifar10文件夹下的数据集 在Matlab中使用test_dvs.m将事件转换为t, x, y, p矩阵(请确保在代码内调整test_dvs.m文件夹地址) 运行python3 dvscifar_dataloader.py准备数据集(确保在main.py目录中有dvs-cifar10 / airplane / 0.mat这样的文件) 培训与测试 CIFAR10-DVS模型 运行python3 main.py 时空特征提取测试 对于每种架构,只需使用python3运行主文件 注意:训练SNN时存在一些问题
2021-12-15 15:29:08 67KB 系统开源
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2021-12-14 22:01:46 4KB 示例时空数据
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时空数据集 收集时空数据集以用于网络科学,深度学习和通用机器学习研究。 内容 匈牙利的水痘病例 描述 匈牙利每周水痘(儿童疾病)病例的时空数据集。 该数据集由一个县级邻接矩阵和2005年至2015年之间的县级报告病例的时间序列组成。有两个特定的相关任务: 县级病例数预测。 国家一级的病例数预测。 链接 特性 导演:没有。 节点功能:是。 时间的:是的。 匈牙利县 节点数 20 边缘 61 密度 0.3211 传递性 0.4134 可能的任务 计数数据回归 引用 @misc { rozemberczki2021chickenpox , title = { {Chickenpox Cases in Hungary: a Benchmark Dataset for Spatiotemporal Signal Processing with Graph Neural
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GDP是反映一个地区经济发展水平的一个重要指标,尤其对一个国家而言,如何评价和预测全国一段时期的GDP变化是非常重要的,通过线性混合模型,将时间和空间坐标同时纳入一个模型,利用SAS软件编程分析了我国2001~2008年8年全国31个地区的GDP,并且建立了预测方程,给定一个区域的时间便可预测其中任意地点的GDP值.
2021-12-13 19:37:00 1.15MB 自然科学 论文
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TimeSformer 这是的正式pytorch实现 。 在此存储库中,我们提供PyTorch代码以训练和测试我们建议的TimeSformer模型。 TimeSformer提供了一个有效的视频分类框架,该框架可以在多个视频动作识别基准(例如Kinetics-400)上达到最新的结果。 如果您发现TimeSformer对您的研究有用,请使用下面的BibTeX条目进行引用。 @misc { bertasius2021spacetime , title = { Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding? } , author = { Gedas Bertasius and Heng Wang and Lorenzo Torresani } , year = { 2021 }
2021-12-13 19:04:59 187KB Python
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概述 自我时空ConvLSTM用于时空预测 SaConvSTLM在此描述的 在MovingMNIST 上MovingMNIST测试 项目结构 load_data.py 包含用于下载数据集,对数据集进行预处理和保存预测图片到文件夹的实用函数 ConvSTLM_main.py 使用· tensorflow.keras.layers.ConvLSTM2D的网络模型及其训练测试 SaConvSTLM.py 基于tensorflow实现了单元SaConvLSTM2DCell和层SaConvLSTM2D ,层SaConvLSTM2D可以直接作为模型中的一个层 SaConvSTLM_main.py 使用自定义的SaConvLSTM层SaConvLSTM的网络模型及其在MovingMNIST上的训练测试 模型结构 SaConvLSTM结构 描述 整体格局 自我注意记忆模块
2021-12-08 11:38:58 48.08MB Python
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时空大数据平台是基础时空数据、公共管理与公共服务涉及专题信息的“最大公约数”(简称公共专题数据)、物联网实时感知数据、互联网在线抓取数据、根据本地特色扩展数据,及其获取、感知、存储、处理、共享、集成、挖掘分析、泛在服务的技术系统。连同云计算环境、政策、标准、机制等支撑环境,以及时空基准共同组成时空基础设施。
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射线追踪GGX 使用GGX反射模型的射线跟踪样本(1spp,具有时空降噪器)。 热键: [空格]暂停/播放动画 [V]切换空间降噪路径 先决条件: :
2021-12-01 17:12:20 27.86MB raytracing ray-tracing antialiasing dxr
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可以明文查看时空软件密码,大家可以下载后进行查看,
2021-11-30 10:08:47 714KB 11
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