多标签文本分类 Kaggle有毒评论挑战 随着可用数据的不断增加，迫切需要对数据进行组织，而现代分类问题通常涉及与单个实例同时关联的多个标签的预测。 这种称为多标签分类的任务就是这样的任务，它在许多现实世界中的问题中无所不在。 在这个项目中，以Kaggle问题为例，我们探索了多标签分类的不同方面。 该项目的鸟瞰图： 第1部分：多标签分类概述。 第2部分：问题定义和评估指标。 第3部分：探索性数据分析（EDA）。 第4部分：数据预处理。 第5部分：多标签分类技术。 有关此项目的详细博客，请参见[ ]

安全是充分利用卫星通信网络优势的保证。 本文在多波束卫星网络中考虑了物理层安全技术。 物理层安全性可能是提高卫星通信系统的抗拦截和抗检测能力的有效方法。 分析了物理层安全性在卫星通信中的必要应用。 讨论了波束形成和功率控制的多波束卫星网络下行链路物理层安全传输策略。 此外，分别讨论了信道模型和信号模型。 研究了一组用于评估多波束卫星网络中下行链路的性能指标。 作为定性和定量分析的一些指标为例。

matlab kinect 代码使用分布式估计和基于视觉的导航对多个机器人进行基于视觉的分布式群控制 布拉德利大学高级项目。 基于视觉的多机器人编队跟踪。 该项目包含用于实现和模拟多智能体目标跟踪机器人的 Simulink 代码和 matlab 代码。 工作已完成。 代码旨在在 QBot2 上实现，该 QBot2 具有基于深度/RGB 的 kinect 相机。 该设计将采用基于视觉的方法来定位和包围移动目标。 请查看我们的网站了解更多详情。 元 安东尼·勒

主要内容： 移动机器人SLAM的多摄像机计算机视觉导航 采用多台摄像机达到精确的定位建图

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多标签图像分类 使用集成深度CNN进行多标签图像分类的基准 代码说明 代码已使用PyTorch 0.4进行了测试。 通过取消注释相应的行以进行随机裁剪和混合，可以根据model1代码改编本文中出现的Model2（M2）和model3（M3）。 要使用以下命令运行脚本：python resnet101_model1fc.py 1 512 16（三个参数是试验索引，补丁大小，批处理大小） VOC2007的评估指标与NUS-WIDE和MS-COCO的评估指标略有不同，因为注释中存在“困难的示例”，在评估时会被忽略。 我们使用所有训练数据来训练模型和训练停止的固定标准。 数据 要运行该代码，您可能需要从其官方网站下载三个数据集的图像。 参考 王谦，贾宁，Toby P.Breckon，《使用集成深度CNN进行多标签图像分类的基线》，2019年IEEE国际图像处理会议，台北。 接触

pytorch-多标签分类 多标签分类任务的个人实施。 用于danbooru2020数据集中的top-8k标签。 运行main.py进行培训和评估。

《Multi-Level Methods in Lubrication》，作者C. H. Venner, A A Lubrecht，Tribology and Interface Engineering (Volume 37)。介绍流体润滑条件下固体接触的计算方法。

多支持向量机和其他分类器的心脏病检测：支持向量机、KNN、朴素贝叶斯、决策树、神经网络、装袋、提升和随机子空间。 + 10 折交叉验证+ 准确度、召回率和精确度计算。

In this paper, we address antenna selection (AS)-aided massive multi-user multiple-input-multiple-output (MU-MIMO).system based on maximum signal-to-noise ratio, where imperfect channel state information (CSI), time-varying channel and.antenna spatial correlation are considered. More explicitly, a computationally simple training-based channel estimator (CE) is.firstly employed for obtaining the imperfect down-link CSI. Channel quantization (CQ) is subsequently introduced by the feedback.link whi