预处理的DUC 2001关键字提取基准数据集 该数据集已引入： 使用邻域知识的单文档关键词提取。 万晓军和肖建国。 在AAAI 2008年会议记录中。第855-860页。 数据集分为三个目录： references ：用于评估的参考关键词 test ：测试集 src ：从中构建数据集的脚本和存档 每个输入文件都是使用Stanford CoreNLP套件v3.6.0处理的。 我们使用默认参数并执行标记化，句子拆分和词性（POS）标记。 文件为XML格式。 参考关键字短语为json格式，并根据以下规则进行命名： test.reader.[stem]?.json 读者提供的（无论是否阻塞）参考关键字短语以进行测试。 使用nltk Porter算法（英语）执行词干（如果已应用）。 以下是参考文件的玩具示例： { "doc-1": [ [

不错的处理程序。用于不同的图片可能需要修改。

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用于Traj的数据预处理 trajnet数据集的数据预处理，用于行人轨迹预测 轨迹预测现在具有一些最先进的方法。 几篇论文分析了这些方法的准确性。 除了它们各自的性能外，在某些情况下，这些方法还难以与预测相抗衡。 想法是按类型分开轨迹，即行人移动的方式以及他/他的环境与他/他的相互作用的方式。 为了更好地可视化轨迹并简化学习，所有轨迹均进行了归一化。 第一点移向原点（0,0），并且轨迹旋转，使得第一段（在第一点和第二点之间）指向上方： 移位和旋转之前： 移位和旋转后： 轨迹有两种分类方法。 第一个重点关注感兴趣轨迹周围的交互，而第二个重点关注轨迹的方向。 对于交互分类，轨迹可能有六个不同的标准： 没有相互作用的静态轨迹 具有静态相互作用的静态轨迹 具有动态相互作用的静态轨迹 没有相互作用的动态轨迹 静态相互作用的动态轨迹 具有动态相互作用的动态轨迹 静态是指行人在数据提供的20

PLS的matlab实现主程序，包括预处理，定量分析等。可结合PLS工具箱实现各种数据处理！

去噪声代码matlab 医院级神经影像数据的预处理 这是用于各种神经成像预处理操作（注册，切片，去噪，分割等）的MATLAB代码，其最初旨在处理常规临床数据（因此而得名）[1]。 它以nifti文件（如.nii或.nii.gz）作为输入，并生成此数据的副本，并对其应用了所需的预处理步骤。 它还使用成对的标签遮罩（例如，T1w MRI和肿瘤遮罩（或多个类别））处理图像数据，并确保生成的预处理数据是一致的。 请参阅下面的示例用例，这些用例可以独立运行，也可以启发更复杂的预处理任务。 有关更多详细信息，请参阅。 依存关系 该算法要求以下软件包位于MATLAB路径上： SPM12：从下载。 spm_superres：从中下载/克隆（如果要使用降噪或超分辨率选项）。 用例范例 1.多通道MRI分割 该MATLAB代码段将多个序列的MR图像作为输入，并生成已被共同注册和切片的图像。 然后使用SPM12统一分段例程对这些图像进行分段，并将本机+模板（未调制）空间GM，WM和CSF分段写入磁盘。 % Paths to multi-channel images paths = {'MRI_T1w.nii

卷径神经网络对图像进行识别的基础是图像数据的预处理，文档介绍了如何对自身图像就是数据处理并将图像数据传入卷积神经网络进行图像分析与识别

matlab灰色处理代码OCT_preprocess，tanh为婷 光学相干断层扫描（OCT）的预处理包括以下步骤： octSpectrailisReader将OCT图像转换为python可处理的nd-array，并在matlab.pyplot.imshow所示的第一层图像OCT图像中检索有用的信息： retinaDetect查找内部限制膜（ILM），内部段（IS），外部段（OS）和Bruch膜（BM）的边界所示图像上的三行是ILM，ISOS（IS和OS的组合）和BM代码检测到的边界： 对图像进行归一化后，normalizeOCT对OCT图像进行归normalizeOCT化并减少噪声，灰度图像如下所示： retinaFlatten根据retinaDetect中的返回值计算retinaDetect并使用BM作为基线展平图像。 灰度和RGB两种形式的最终图像：

数据为何要降维 数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。 数据降维有两种方式：特征选择，维度转换 特征选择 特征选择指根据一定的规则和经验，直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程，用选择的特征代替所有特征，不改变原有特征，也不产生新的特征值。 特征选择的降维方式好处是可以保留原有维度特征的基础上进行降维，既能满足后续数据处理和建模需求，又能保留维度原本的业务含义，以便于业务理解和应用。对于业务分析性的应用而言，模型的可

全幻灯片图像分析 背景 全幻灯片图像（WSI）是数百万像素的高分辨率组织病理学图像。 如果直接应用于WSI，传统的分析程序将无法有效工作。 大多数成功的解决方案都采用基于补丁的范例。 概述 当前，此仓库包含用于补丁提取的代码（从WSI），并将不断更新。 ：）（准备就绪时，将添加基于深度学习的分类和细分代码）。 补丁提取 从WSI提取补丁时，有几个棘手的部分： 内存限制。 我们实验室的RAM大小为31 GB，几乎无法容纳level0 WSI。 因此，加载整个图像时要小心。 使用del和gc.collect（）释放内存也很有帮助。 为了处理level0 / 1/2 WSI，我们需要拆分原始图像。 坐标缩放级别/参考框架。 在read_region（）方法处理在水平0参考帧峰会。 因此，当我们使用read_region（）方法从WSI裁剪补丁时，需要进行必要的转换。 枕头图像对象和NumP