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GM/T
0039-2015 密码模块安全检测要求
本标准适用于密码模块的检测,规定了密码模块的一系列检测规程、检测方法和对应的送检文档要求。
2021-09-09 12:51:37
43.36MB
国密
密码模块
1
matlab中的GM模型代码-CTseg:脑部CT图像分割,归一化,颅骨剥离和总脑部/颅内体积计算。在MATLAB中实现
matlab中的GM模型代码CTseg:脑部CT分割,标准化,颅骨剥离和总脑/颅内体积计算 概述 这是用于对计算机断层扫描(CT)脑部扫描进行分割和空间归一化的算法。 该模型是流行的统一分割例程(SPM12软件的一部分)的扩展,具有:改进的配准,高斯混合模型参数的先验知识,从MRI和CT(更多类)中学习的地图集。 这些改进导致了更强大的分割程序,该程序可以更好地处理具有大量噪声和/或较大形态变异性的图像(请参见上图)。 该算法可以产生以下的原始|经调制的空间分段: 灰质(GM) 白质(WM) 脑脊液(CSF) 骷髅头(骨) 软组织(ST) 背景(BG) 该实现是在MATLAB中完成的,并且取决于SPM12软件包(及其MB工具箱)。 如果您发现该代码很有用,请考虑引用“参考”部分中的出版物。 更多详细信息 CTseg的输入应作为NIfTI文件( .nii )提供。 所得组织分割的格式与SPM12分割例程的输出格式相同( c* , wc* , mwc* )。 归一化的分割( wc* , mwc* )在MNI空间中。 默认情况下,将生成输入图像的不ss_骨的版本(将ss_前缀为原始文件名)。
2021-09-09 09:41:33
312KB
系统开源
1
Wireshark-win64-3.4.5-GM.exe
可以解析国密算法
2021-09-08 16:00:14
58.48MB
wireshark
国密算法
1
GM计数管技术指标、选型、国标.pdf
盖革计数管(GM管)技术指标、参数、选型以及国标,是选型、搭电路的参考文件
2021-09-06 17:01:31
581KB
核技术
盖革计数管
核电子
核探测
1
GM汽车专业英文术语(英文对照)
GM汽车专业英文术语(英文对照)
2021-09-06 13:03:57
1.28MB
汽车
缩写
1
GMT全套正式标准(下)
全套标准的文本版本,该有的基本上都有了,GM0028,GM0005,GM0039,GM0019...
2021-09-05 23:53:17
176.48MB
国密
GM-T0028
GM标准
1
灰色预测模型GM(1,n) Matlab程序
%%本例为GM(1,n)模型,运行过程中需要输入三个变量(向后预测数据个数,两个属性变量) %T为向后预测的数据个数 %输入每一个预测值对应的两个自变量的值,本例测试数据为: %T=1,x1=400,x2=500;(若T=2,则要输入两个x1、x2,以此类推)
2021-09-03 11:13:35
2KB
matlab
GM(1
1)
grey
1
童话天龙单机06年复古.7z
还是有挺多小伙伴们喜欢完单机游戏今天我给大家分享一个天龙复古单机带GM修改器+虚拟机配套+视频教程+
2021-08-29 18:18:07
359.63MB
天龙单机
天龙八部
天龙局域网
天龙gm
[Windows的mid软波表]Roland_SC-88
这个是sf2音色库Roland_SC-88转换的 32位系统把gm.dls复制到C:\Windows\System32\drivers替换原来的应该就行了 64位应该要替换在C:\Windows\System32\drivers和C:\Windows\SysWOW64\drivers两个位置 然后C:\Windows\WinSxS这里面的某两个文件夹也各有一个gm.dls,可以搜索看看,用不用替换不确定
2021-08-21 00:18:29
14.89MB
音色库
软波表
gm.dls
mid
1
Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter (GM-PHD):高斯混合概率假设密度滤波器GM-PHD的实现。-matlab开发
这是高斯混合概率假设密度过滤器 (GM-PHD) 的一种实现: B.-N。 Vo,W.-K. Ma,“高斯混合概率假设密度滤波器”,IEEE 信号处理汇刊,第 54 卷,第 11 期,2006 年 11 月,第 4091-4104 页。 提交的内容包括由 Vo & Ma 描述的线性卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器和扩展卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器算法的 Matlab 实现,以及他们论文中描述的模拟问题之一。 Vo & Ma 的算法做了一些修改,但它们是出于技术原因,不会改变滤波器的整体结构。 GM-PHD 滤波器是一种估计测量数据中目标数量和位置的方法。 它的优点包括目标位置不确定性的表示(使用协方差矩阵)以及目标存在的不确定性(使用权重)和更新步骤中数据关联的缺失。 这个实现得到了大量评论,可能对尝试了解 GM-PHD 过滤的人有帮助,但 Vo & Ma 的论文对于理解真正
2021-08-20 13:03:11
169KB
matlab
1
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