平滑分类器认证稳健性的一致性正则化 (NeurIPS2020) 该存储库包含和的论文“平滑分类器的证明稳健性的一致性正则化”代码。 依存关系 conda create -n smoothing-consistency python=3 conda activate smoothing-consistency # IMPORTANT: Please make sure `pytorch != 1.4.0` # Currently, our code is not compatible to `pytorch == 1.4.0`; # See more details at `https://github.com/pytorch/pytorch/issues/32395`. # Below is for linux, with CUDA 10; see https://pytorc

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流形正则化matlab代码LapEMR-1.0 林晨，2012年6月 介绍 LapEMR是用于半监督学习的软件包。 该软件包包括算法LapESVR的MATLAB接口。 用法 该软件包是使用MATLAB和C ++开发的。 QP求解器改编自LIBSVM，后者由C ++通过Matlab接口实现，而其他部分则由Matlab实现。 要运行测试代码，请在Matlab提示符下执行“演示” >> demo 错误报告 此程序包由Lin Chen（）开发。 如有任何有关代码的问题，请随时与Lin Chen联系。 参考 Lin Chen，Ivor Wai-Hang Tsang，Dong Xu：可扩展流形正则化的拉普拉斯嵌入式回归。 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（TNNLS）23（6）：902-915，2012年6月

纸与基于DL的无线通信代码：无线与深度学习结合的论文代码整理

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基于直方图均衡化的图像增强算法的自适应直方图均衡，

网络 介绍 我们提供用于再现实验结果的。 强调： SCNet解决了现有的级联方法用于实例分割的训练推断样本分布不匹配的局限性。 SCNet加强了子任务之间的关系：分类，检测和分段。 最先进的技术：SCNet在没有响声的情况下，在ResNext-101上实现了44.7盒式AP和42.3面罩AP。 可以使用众所周知的插件和技巧（例如Group Norm，DCN，多尺度培训/测试）来进一步改善此功能。 快速的培训和测试：与和相比，SCNet可以实现更好的性能，同时可以更快地进行培训/推理，并且需要更少的内存。 请参阅下面的比较。 数据集 SCNet需要COCO和COCO-stuff数据集进行培训。 您需要下载并解压缩到COCO数据集路径中。 目录应该是这样的。 mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├── data │ ├── c

数据融合matlab代码这是以下论文中涉及的数据和Matlab代码的副本 @inproceedings {liu2021robust， title = {强大的动态多模态数据融合：模型不确定性的观点}， 作者= {刘斌}， booktitle = {arXiv预印本arXiv：2105.06018}， 年= {2021} } 感谢您在此处使用代码和/或数据后是否引用本文。 代码中和本文中算法名称之间的对应关系如下： 代码中的“ pf” <----------->本文中的“ PF” 本文中代码<----------->“ DMA”中的“ dmmpf” 本文中代码<----------->“ SMA”中的“ pf_df” 本文代码<----------->中的“ pf_alpha”“ TS” 代码文件的简要说明如下 main_alg_compare.m：用于重现实验结果的主要功能 simu_data.mat和simu_data2.mat：实验中使用的两个数据集 Simulation_data_gen.m：用于生成simu_data.mat的代码 Simulation_data_gen2.m

2022华中杯B题量化投资问题 完整论文+代码+思路 本人自写 可用于校赛或期末 查重率可保证

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