提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过汇总彼此重叠的所有去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两个迭代的正则化框架中实现了上述去噪过程，然后利用基于单像素补丁的简单非局部均值（NLM）滤波器来减少WNNM算法的去噪强度。均匀面积。 所提出的降噪算法与相关的最新技术进行了比较，并在合成和真实3D MR数据上产生了非常有竞争力的结果。

一个低秩分解的讲解，由林宙辰在北京大学做演讲时所用的材料。

排名蒸馏 排名蒸馏的PyTorch实现： ，唐嘉喜和王珂，KDD '18 要求 Python 2或3 脾气暴躁的 科学 用法 训练学生模型（Model-S） 运行d=50 python train_caser.py以获得学生模型的性能。 完成后，我们会将模型保存在文件夹检查点/ 培训教师模型（Model-T） 使用d=100运行python train_caser.py以获取教师模型的性能。 完成后，我们会将模型保存在文件夹检查点/ 通过分级蒸馏训练学生模型（Model-RD） 使用d=100运行python train_caser.py以获得训练有素的教师模型。 完成后，我们将教师模型保存在文件夹检查点/ （您也可以跳过此步骤，因为checkpoint / gowalla-caser-dim = 100.pth.tar中有一个） 运行python distill_ca

RANK值优化提升5G下载速率案例 【摘要】SA组网下的5G正常接入后现场测速较低，无法达到测试要求，定位发现 RANK值提 升对下行速率提升明显，经PMI权和SRS权自适应和MIMO多流优化后，RNAK值提升，速率满足 使用要求。本文主要介绍RANK值提升对基站速率的影响,为后续接入问题定位提供定位思路。 【关键字】SA组网速率提升 【业务类别】参数优化 1问题描述 目前市区5G基站已经连片开通，计划对市区进行网格簇优化工作，使用测试软件对市区 进行拉网测试，测试到太行 ft北路时，下载速率平均仅为 330Mbps左右。现场下载测试速 率图如下：

网页排名 使用 mapreduce 实现页面排名算法 该程序将计算输入文件中每个网页的页面排名 src文件夹中的PageRank.jar文件（在develop分支）可以通过以下方式使用： hadoop PageRank.jar PageRank.PageRank input_path output_path中间路径 -参数 input_path is the folder containing input file(s) output_path is the folder containing final output file(s) intermediate_path is the folder containing all intermediate files generated during the run -输入文件格式 page_id_1: page1_neighbor1,

讨论子空间聚类问题，运用低秩表示，在样本中找寻低秩表示，把样本表示为给定字典中基的线性组合。低秩表示可以精确高效大的用作鲁棒子空间聚类和误差修正。同时总结RPCA和LRR的区别

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