针对栈式稀疏去噪自编码器（SSDA）在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性差等问题，提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数，以缓解梯度弥散现象；借助残差学习和批归一化进行联合训练，加快收敛速度；而为克服新模型对噪声普适性差等问题，需要对其进行多通道并行训练，充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重，并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重，从而实现自适应图像去噪。实验结果表明：与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比，所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法，而且能够自适应处理未参与训练的噪声，使其具有更好的普适性。

我们以色散关系为基础，结合QCD的重归一化组，以Efremov-Radyushkin-Brodsky-Lepage演化方程的形式解来考虑对光子-光子跃迁形状因数的光锥和规则描述， 并表明新出现的方案相当于分数解析扰动理论（FAPT）的某种形式。 为了确保所考虑的物理量具有正确的渐近行为，与标准方法相比，此改进的FAPT版本必须通过特定于过程的边界条件进行补充。 但是，它具有使用重新归一化组求和显着改善QCD扰动理论的低动量方案中的辐射校正的优点。

基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

使用labview实现递归，版本2015 Fibonacci(斐波拉契)数列 f(0) = 1; f(1) = 1; .... n>1: f(n) = f(n-1) + f(n-2)

1. 根据某一文法编制递归下降分析程序，以便对任意输入的符号串进行分析。 2. 本次实验的目的是加深对递归下降分析法的理解。

opengl，L系统递归算法实现分形树,一个不错的例子，可以作为初学者参考使用

这是一个比较先进的光照归一化技术，先将图像分割为大尺度特征和小尺度特征，然后对大尺度特征，也就是图像的光照部分进行预处理，最后合成处理后的标准图像。

编译原理 递归向下 词法分析器 Java实现 编译原理实验二

数据结构的重要部分——二叉树，这里主要是完成二叉树的建立、前中后序遍历（其中中序和后序遍历以非递归的形式完成）、交换子树、计算树的高度等操作，学习二叉树的小伙伴可以来看看噢

我们使用高度改进的交错夸克（HISQ）形式论对第二代MILC胶凝体合奏（包括上，下，奇异和魅力夸克）在零后坐时的Bs→Ds *轴向形状因子进行点阵QCD计算的详细信息。 海。 对所有化合价夸克使用HISQ动作意味着，耦合到W的晶格轴向矢量电流可以完全非扰动地重新归一化，从而获得没有先前晶格QCD计算所具有的扰动匹配误差的结果。 我们针对物理c和s在三个晶格间距值和多个b夸克质量下计算相关函数。 可以确定对b夸克质量的功能依赖性，并将其与重夸克的有效理论预期值进行比较，并得出以b夸克质量的物理值获得的形状因数的结果。 我们发现FBs→Ds *（1）= hA1s（1）= 0.9020（96）stat（90）sys 这与较早的使用NRQCD b夸克的晶格QCD结果一致，总不确定度降低了2倍以上。我们讨论了该结果对零反冲时B→D *轴向形状因数的影响以及确定 Vcb。