非支配排序遗传算法matlab代码PlatEMO_research 平板电脑 进化多目标优化平台 100多种开源进化算法 120多个开源多目标测试问题 强大的GUI可并行执行实验 一键式生成Excel或LaTeX表格式的结果 最先进的算法将不断被包括在内 非常感谢您使用PlatEMO。 PlatEMO的版权属于BIMK集团。 该工具主要用于研究和教育目的。 这些代码是根据我们对论文中发布的算法的理解而实现的。 您不应以网站上的材料或信息为依据来做出任何业务，法律或任何其他决定。 我们对您在工具中使用任何算法所造成的任何后果不承担任何责任。 使用该平台的所有出版物都应承认使用“ PlatEMO”并参考以下文献： 版权 PlatEMO的版权属于BIMK组。 您可以自由地进行研究。 使用该平台或平台中任何代码的所有出版物都应承认使用“ PlatEMO”，并引用“田野，程然，张兴义和金耀初，PlatEMO：用于进化多目标优化的MATLAB平台[教育论坛] ]，IEEE计算智能杂志，2017，12（4）：73-87“。 @article{PlatEMO, title={{PlatEMO}: A

QuakeMigrate是一个Python软件包，用于使用波形迁移和堆栈进行自动地震检测和定位。 它可用于生成地震目录，包括震源，始发时间，相位到达时间和局部震级估计，以及对相关不确定性的严格估计。 该软件包采用模块化架构构建，在众多入口点都具有扩展和适应的潜力。 这包括但不限于： 行程时间网格的计算或导入 选择用于识别相位到达的算法（例如，峰度，多个组件之间的互协方差分析，机器学习技术等） 用于组合起始功能的堆叠功能 用于执行相位拾取的算法 文献资料 对于QuakeMigrate文档托管。 安装 可以在找到安装说明。 用法 我们正在研究涵盖程序包的各个方面如何工作的教程，以及一些示例用例，在这些用例中，我们为所使用的参数选择提供了实质性的推理。 这些示例包括在冰震性和火山地震学中的应用。 这是一项正在进行中的工作-。 活页夹 为了快速了解该软件的工作原理，请尝试Binder上托管

svd算法matlab代码介绍： 该研究项目是由德克萨斯大学奥斯汀分校的Sriram Vishwanath博士进行的。 该项目的主要目标是使用索引编码来增加无线通信的收益。 该项目具有软件/算法方面和机器人方面。 软件/算法方面负责设置系统以运行索引编码并在机器人方面进行实验。 机器人方面负责制造小型机器人汽车，这些汽车可以充当接收器，并会四处移动以模拟它们。 我正在软件/算法方面工作，并编写了MATLAB和python仿真代码以及Python版本的基于索引编码和基于SVD的解码的代码，稍后将进行讨论。 我们使用了Xiao Huang和Salim El Rouayheb的论文中的索引编码的交替投影（AP）方法。 他们论文的pdf文件也位于回购中。 该算法允许通过备用投影对NxM大小的矩阵进行降级。 对于我们的实验，我们决定使用正方形NxN大小的矩阵。 本文解释了该算法，并提供了用于MATLAB实现的代码。 索引编码： 索引编码的思想是减少发送给需要其所需消息的接收者的消息数量。 假设我们有5个接收器和1个发射器。 如果我们发送5条与每个接收者的通缉消息相对应的消息。 为此，我们可以说接

通过卷积神经网络学习人机交互 在我在东京大学的研究实习期间保存所做工作的资料库。 日本农业技术研究院。 这项研究是关于使用卷积神经网络（CNN）通过从力传感器中学习数据模式来对人类的几种触摸交互类型进行分类（p，划痕，轻击，硬压和中性）。 该传感器将人的触觉转换为3维力数据。 数据 每0.02秒（50 fps）使用pySerial获取数据。 十个人每次对传感器进行30次触摸交互并记录数据。 从数据统计数据中推断出一个合适的阈值，以区分噪声中的正信号和一个正事件（样本）的合适数量的帧。 通过将每个数据样本内插到40帧并对它们进行归一化以减少零偏噪声的影响，对数据进行预处理。 由于该数据集属于实验室中的个人，因此此处未共享。 即将完成涵盖受试者身份以保护其隐私的过程，然后将发布数据集。 该模型 使用Python中的Keras框架使用数据训练了CNN模型。 Adam优化器用于lr = 1

matlab如何进行交叉交叉验证的代码场景分类 杰西卡·斯宾塞（Jessica Spencer）进行的研究，由康涅狄格大学的Ozgur Izmirli教授建议，2016年秋季-2017年Spring 为什么？ 图像中的场景分类是许多领域的重要机器学习问题，包括归档，博物馆作品和社交媒体标记。 场景分类可用于定位社交媒体中的广告，预标记图像以及了解有关公司受众的更多信息。 这项研究是在不依赖于对象检测的情况下创建场景分类器的尝试（很多人都这样做）。 从我获得的所有研究中，我使用了一个数据集。 怎么办？？ 该分类器的准确度为78.6％，交叉验证为10倍。 ！ 所需成分 为了正确运行此代码，您需要使用Matlab机器学习工具箱，该工具箱需要花一些钱（或者您可以免费试用30天）。 它还需要将数据库从上传到名为allPhotos的文件夹。 专家提示：“旧建筑物”和“田野”的类别是模糊的，因此如果将其包括在内，结果将有所不同。 我该如何运行？ 运行framework.m之后，转到matlab工具栏中的Apps，然后打开分类学习器。 点击显示“新会话”的黄色+，然后选择“ T”作为变量。 在所有SV

Wolfram.Research.Mathematica.v9.0.0.0.Keymaker

ASReview：积极学习系统评价 系统评价是研究中的“头等大事”。 在许多学术领域，科学研究的数量呈指数增长。 进行合理的系统检查是一项耗时且有时无聊的任务。 我们的软件旨在加快筛选摘要和标题的步骤，使几乎没有假阴性的人阅读的论文最少。 系统评价的主动学习（ASReview）项目实现了以交互方式查询研究者的机器学习算法。 这种交互式机器学习的方式称为。 ASReview提供对经典学习算法和最新学习算法（例如神经网络）的支持。 ASReview软件实现两种不同的模式： ASReview实验室 :crystal_ball: 这种方式可用于与审阅者互动进行系统的审阅（主动学习文献中的“预言”）。 该软件将论文提交给审稿人，然后审稿人对其进行分类。 请参阅 。 模拟 :chart_increasing: 模拟方式用于根据完全标记的系统评价的结果来衡量主动学习软件的性能。 要使用仿真模式，强烈要求您具备编程和bash /命令提示方面的知识。 安装 ASReview软件需要Python 3.6+。 和用户可以使用安装Python和ASReview的详细分步说明。 该项目在上。 使用安装项

AI可解释性360（v0.2.1） AI Explainability 360工具箱是一个开放源代码库，支持数据集和机器学习模型的可解释性和可解释性。 AI Explainability 360 Python软件包包括一套全面的算法，这些算法涵盖了解释的不同维度以及代理的可解释性指标。 通过逐步介绍不同消费者角色的示例用例，对概念和功能进行了简要介绍。 提供了更深入的，面向数据科学家的介绍。 完整的API也可用。 没有一种最能解释问题的方法。 有很多解释方法：数据与模型，直接可解释与事后解释，本地与全局解释等，因此弄清楚哪种算法最适合给定用例可能会造成混淆。 为了帮助您，我们创建了一些和

英文科研论文写作指导 English for Writing Research Papers Useful Phrases 目录 1. 解释为什么你的主题X是重要的 2 2. 概述X研究的过去和现在的历史(没有直接参考文献) 2 3. 描述X研究可能的未来 2 4. 指示知识上的差距和可能存在的局限性 3 5. 说明论文的目的及其贡献（ABSTRACT，INTRODUCTION） 4 6. 解释你所在领域的关键术语 4 7. 解释你将如何在论文中使用术语和缩写 5 8. 给出论文的结构，包括什么与不包括什么 5 9. 全面介绍从过去到现在的文献 5 10. 回顾过去的文献 6 11. 回顾随后的和最近的文献 6 12. 阐述过去的文献中作者说明了什么 7 13. 提及他人工作的积极方面 7 14. 强调之前研究的局限性（不提及作者姓名） 7 15. 强调之前研究的局限性（提及作者姓名） 8 16. 用他人的观点来证明你对别人工作的批评是正确的 9 17. 描述测试的目的/使用的方法 9 18. 概括与其他作者的模型、系统等的相似之处 9 19. 描述所使用的的仪器或来源 10 20. 报告所使用的的软件 10 21. 报告所执行的规范 10 22. 建立方程、理论和定理 11 23. 说明你选择的具体方法、型号、设备、样品等 11 24. 解释样品的制备、溶液的配制等 11 25. 概述样本、调查等的选择程序 12 26. 表示时间范围（过去时态） 12 27. 表示时间范围（现在时态） 12 28. 表示必须小心 13 29. 描述你的方法，设备的优点 13 30. 概述可替代的方法 13 31. 解释你是如何得到结果的 14 32. 报告调查问卷和访谈的结果 14 33. 说明你发现了什么 14 34. 说明你没有发现什么 15 35. 突出重大成果和成就 15 36. 证明你的结果证实了先前的证据 16 37. 证明你的结果与先前的证据相反 16 38. 说明与证明你的结果的可接受性 17 39. 对结果的解释表示谨慎 17 40. 列出不希望或意想不到的结果 17 41. 承认局限性 18 42. 解释和证明不希望或意想不到的结果 18 43. 尽量减少不希望或意想不到的结果 19 44. 表达意见和可能性 20 45. 宣布你的结论和总结内容 20 46. 重述结果（结论部分） 20 47. 突出成就（结论部分） 20 48. 突出局限性（结论部分） 21 49. 概述你的工作可能的应用和意义 21 50. 作者未来进行或计划的工作 22 51. 未来的工作计划由第三方执行 22 52. 致谢 23 53. 参考表格和数字，以及他们的含义 24 54. 转换话题，关注新话题 24 55. 在论文中前后参照 24 56. 回到你的研究目标 24 57. 参考文献之外的内容 25

ctf misc必备工具之一 有参加过CTF比赛的小伙伴们都知道，在比赛中分秒必争，却又毫无头绪的时候，一款合适的工具往往能直接决定比赛的成绩。这是一个小巧的查找二维码信息的工具，选取工具中截图查看二维码，以后不用拿手机扫了哦