程序中含有pso和aco两种算法，可以实现粒子群优化算法和蚁群优化算法优越性的比较。

归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015 年）、Layer Normalization （2016 年）、Instance Normalization（2017 年）、Group Normalization（2018 年）、Switc hable Normalization（2018 年）

回顾了群签名理论研究的发展过程，列举了群签名发展史上一些最主流的算法，并对它们的性质、优缺点作了较为深刻的比较研究。最后提出：设计好的方案固然重要，但当设计十全十美的方案比较困难时，不能因此而放弃其实际的应用，可针对具体的应用环境对某些指标的特定要求采取适合该环境的方案。

人脸识别 本项目代表对面部投影技术（PCA，ICA和LDA）的比较分析，旨在比较使用公平意识训练对这些模型的性能影响的程度。 该技术在FERET图像数据集的两个450图像子集上进行了测试，一个旨在保留美国人口的种族构成（70％的白种人，20％的非洲人，10％的东南亚人），而其他人的种族背景分布均匀（33％的白人，33％的非洲人，33％的东南亚人）。 这两个数据集每个类（人）都包含两个图像，旨在模拟法律规范应用，其中每个人的可用图像数量预计会很少。 培训方法基于[1]中使用的方法。 首先通过均值减法和标准化对训练图像进行预处理。 然后执行PCA，得到一个180维子空间（450的40％），该子空间在受人口影响的数据中分别保留99.66％的信息，在公平意识的数据中分别保留99.68％的信息。 然后将这些预测用作ICA和LDA的输入数据。 生成的空间用于投影以前看不见的图像，并通过将它们与同一个

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二、根据匹配原理比较器的版图设计 上图是一个常见的比较器，还是像前面的电路一样先将电路分析并分块。该电路中，M1，M2是核心部分，我们先画它，再根据核心部分的方向和大小来调整剩下模块，最后拼接所有部分。在这里需要注意两点： 1）这两个管子的gate端即电路的输入端，它们的连线也需要match。这和管子的match不一样，它们match的是周围的环境，应为寄生参数一致性。怎么做呢，就是把两个输入连接线尽量的并行走线，并且保持走线长度相等。 2）电路的输入端和输出端，不可以并行和交叉。因为并行产生的寄生会使输入和输出形成反馈，这样会影响电路的性能。 下图为匹配后的比较器版图：

DSP开发板资料（比较详细），有各种接口实验，利于自学

分析了几种典型的文本分类算法的特点，并基于中文文本数据集和英文文本数据集对算法性能进行了综合评价．实验结果表明：对于英文文本数据，支持向量机具有最优的性能，但时间开销最大，贝叶斯算法速度较快；对于中文文本数据，由于分词的困难，使得算法性能普遍低于同等规模下在英文数据集上的性能．几种算法性能均随训练集规模的增大而有改善。

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东南大学写的论文，概要：从工程应用的角度出发，比较了毕卡算法、龙格-库塔算法、圆锥补偿算法进行了仿真和比较，有不同的更新公式。具有很高的工程实用价值