js-pert 计划评审技术 给定一系列具有悲观，乐观，可能的时间和依赖性的活动，这些活动将提供： 每次活动的expected time 每项活动的variance 具有predecessors和successors节点[AON]网络图上活动的描述 每个节点的最早开始[ES]次 每个节点最早完成[EF]次 每个节点的最晚开始[LS]次 每个节点的最新完成[LF]次 每个节点都slack critical path描述 使用pert的描述还将提供一个函数，以计算x天完成项目的概率。 安装 npm install js-pert --save 例 请看。 文献资料 jsPERT 默认的导

基于keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation进行性能分析-附件资源

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Neural Methods for Point-wise Dependency Estimation

该存储库已与Tensorflow 2.0的最新和推荐版本不兼容，我没有费力地重构此代码，而是创建了一个新的新存储库，其中包含一些其他功能，例如： 基于MobilenetV2的较小模型的培训代码。 在Tensorboard中可视化预测（热图，pafs）。 用于转换和测试Tensorflow Lite的模型的其他脚本。 这是新的链接： 实时多人姿势估计（不建议使用） 这是项目的keras版本 介绍 使用keras复制论文的代码回购。 这是一个新的改进版本。 主要目的是消除对独立c ++服务器的依赖，这种依赖除了编译的复杂性外还包含一些错误……而且速度很慢。 如果您确实一下，使用的旧版本仍可以

HMW8卫星的随机森林降雨估算 使用随机森林，从himawari-8卫星多波段数据估算雨量 模型随机森林机器学习 数据未上传是因为数据过大且保密，因为它具有处理数据的低谷。 如果您有兴趣并想查看数据，可以给我发邮件： 使用的数据IR波段Himawari 8空间分辨率：2kmx2km时间分辨率：所有波段的10分钟组合。 9段+ 36分割窗口。 在一年八月2018-七月2019 在ftp://hmwr829gr.cr.chiba-u.ac.jp/gridded/FD/V20151105/免费下载 GPM DPR KuPR空间分辨率：5.2公里x 5.2公里，可从免费下载 假设在相似的大气条件下克服万隆盆地的数据局限性，通过将数据收集扩展到Java岛的一个岛屿来进行数据采样。 该算法使用具有多个阶段的随机森林模型，即 对降雨区域进行分类对降雨回归的类型进行分类以获得降雨值。 万隆盆地有3个

考虑很多人学习Optimal State Estimation Kalman, H-infinity, and Nonlinear Approaches，与其配套书里的习题解答，配有相关目录，目录精确到了每个题目和代码的书签

DL信道估计-MaMIMO 该存储库包含M. Belgiovine等人在论文中再现结果所需的代码。 2021年4月在IEEE无线通信杂志（WCM）上接受了“超越5G大规模MIMO的信道估计边缘的深度学习”。

A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation.pdf

TensorFlow中的沙漏，DHN和CPN模型用于2018年-天池服装AI关键点检测 该存储库包含TensorFlow的和用于的重新实现代码。 。 这里的CPN（层叠金字塔网络）和DHN（反卷积头网络）都有几个不同的主干：ResNet50，SE-ResNet50，SE-ResNeXt50， 或DetResNeXt50。 我还尝试了“以动态集成模型，尽管仅取得了有限的改进。 骨干网的预训练模型可以在这里找到： 介绍 这次比赛的主要目的是发现从阿里巴巴的电子商务平台收集的衣服形象的关键点。 总共有五种图像，共五个类别：上衣，外套，裤子，裙子，衣服。 每个类别的关键点定义如下。 几乎所有代