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数据融合matlab代码KFNN大师 基于卡尔曼滤波的多神经网络融合代码 整个系统由两部分组成:神经网络的噪声估计和基于kfnn的多神经网络的融合。 数据集 神经网络的噪声估计和融合性能评价。 应用./ImageNet/val.py处理ImageNet并将数据组织为以下结构。 /ImageNet /val /n01440764 images /n01443537 images /train /test ImagNet中的预训练模型 借助中提供的开放式预训练模型,我们使用了16种经典的预训练模型作为基准,包括NASNetlarge,AlexNet,DenseNet121,ResNet18,ResNet34,ResNet50,ResNet101,ResNet152,VGG11,VGG11_bn,VGG13,VGG13_bn,VGG16,VGG16_bn,VGG19, VGG19_bn 。 我们分别评估了它们在ImageNet上的性能。 我们按照,完成了预训练模型的下载和应用。 验证集的准确性(单个模型) 在我们的机器上,下表显示了预训练模型的验证准确性。 预训练模型 帐户@ 1 NASNe
2021-08-20 09:47:36 3.62MB 系统开源
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k近邻法matlab原始码SNFpy 该软件包提供了Python的相似性网络融合(SNF)实现,该技术可将多个数据源组合到一个表示样本关系的图形中。 目录 如果您知道要去哪里,请随时跳转: 要求和安装 此软件包需要Python 3.5或更高版本。 假设您具有正确的Python版本,则可以通过打开命令终端并运行以下命令来安装此软件包: git clone https://github.com/rmarkello/snfpy.git cd snfpy python setup.py install 您可以使用以下方法从PyPi安装最新版本: pip install snfpy 目的 相似性网络融合是最初提出的一种技术,用于将来自不同来源的数据合并为一组共享的样本。 该过程的工作原理是为每个数据源构造这些样本的网络,以表示每个样本与所有其他样本的相似程度,然后将网络融合在一起。 来自原始论文的此图将方法应用于遗传数据,提供了很好的演示: 相似性网络的生成和融合过程使用一种过程来降低样本之间较弱的关系的权重。 但是,在整个数据源之间保持一致的弱关系将通过融合过程得以保留。 有关SNF背后的数学
2021-08-16 19:23:32 573KB 系统开源
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关于网络方面的维护,UNM2000网络的使用操作说明
2021-08-04 15:56:13 12.02MB 网络
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本白皮书首次从工业的七大场景对确定性网络的要求出发,探索工业互联网和5G深度融合的前景,并结合多个业界领先实践案例,对业界具有一定的启发性
2021-04-01 20:02:57 17.91MB 5G确定性网络 工业互联网 网络融合
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