NCRF 该存储库包含用于重现论文主要结果的代码和数据： 如果您发现代码/数据很有用，请引用以上文章： @inproceedings{li2018cancer, title={Cancer Metastasis Detection With Neural Conditional Random Field}, booktitle={Medical Imaging with Deep Learning}, author={Li, Yi and Ping, Wei}, year={2018} } 如果您有任何疑问，请将其发布在github问题上或发送电子

个人应对js-conditional-compile-loader官方依赖包升级导致的bug而出的包

[英语] 这个例子展示了如何在 MATLAB 中创建一个条件变分自动编码器 (VAE) 来生成数字图像。VAE 生成具有 MNIST 数据集样式的手绘数字。与变分自动编码器 (VAE) 不同的是，条件 VAE 可以输入要生成的类标签，可以合成更清晰的图像。条件GAN（生成对抗网络）也是合成图像的变量。来自VAE的合成图像往往会模糊，因为此类图像的损失值变低。使用GANs ，问题可能会得到解决。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/74921-conditional-gan-generative-adversarial-network-with-mnist [日本人]这个演示实现了一个条件变分自动编码器。与普通变分自编码器的不同之处在于，您可以指定要生成的图像的标签。这将允许您生成更清晰的图像。 由于VAE的机制，当生成的

这是使用 PixelCNN 解码器生成条件图像的 Tensorflow 实现，其引入了最初在像素周期性神经网络中提及的基于 PixelCNN 架构的门控 PixelCNN 模型。该模型可以基于标签或图像的潜在表示来相应地生成图像。图像也可以无条件地建模。它也可以作为一个强大的解码器，并可以在自动编码器和 GANs 中取代反卷积（转置卷积）。这篇文章的详细摘要可以在这里找到。示例：架构：这是模型中使用的 Gated PixelCNN 的架构： 标签：Conditional

[英语] 这个例子展示了如何训练一个条件生成对抗网络（CGAN）来生成数字图像，这个demo是基于Matlab官方文档Train Conditional Generative Adversarial Network（CGAN）创建的https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-conditional-generative-adversarial-network.html [日本人]在这个demo中，手写数字是由Conditional GAN（Generative Adversarial Network）生成的。可以通过标签信息+图像学习网络，生成图像时添加标签信息，指定要生成的图像的类别。

Yii2 条件验证器 注意：从2.0.0-beta版本开始， 在内核中内置了。 请使用框架提供的验证器。 此扩展程序将不再接收更新。 Yii2 Conditional Validator (Y2CV) 根据某些条件（规则）验证某些属性。 您可以像往常一样使用任何核心验证器或任何其他基于类或内联验证器。 一个有趣的功能是您甚至可以在其内部使用自己的 Y2CV 来执行更复杂的条件。 基本上，Y2CV执行在参数设置的规则if ，如果没有错误执行帕拉姆设置的规则then 。 要求 Yii 2.0 PHP 5.4 安装 安装此扩展的首选方法是通过 。 要么跑 php composer.phar require kop/yii2-conditional-validator "dev-master" 或添加 "kop/yii2-conditional-validator": "dev-maste

Qian E, Gorman S (2001) Conditional distribution in portfolio theory. Financial Analysts J. 57(2):44–51.

有条件保护隐私认证(CPPA)协议能够同时实现隐私保护和身份认证，在构建安全车联网(IoV)中具有一定的应用价值。 我们论证了设计安全的CPPA协议所面临的挑战，如主密钥的不安全性、伪身份(PID)的无效性、可链接性等。 然后，我们提出了一个无证书的CPPA (CL-CPPA)协议，用于支持IoV系统中的隐私和安全需求的车辆环境，其中车辆和可信授权机构(TA)不需要分别存储任何证书来进行验证和跟踪。 我们还演示了我们提议的CL-CPPA协议对于修改攻击、模拟攻击和其他现有攻击是安全的。 对比总结表明，我们提出的CL-CPPA协议与现有协议相比，具有更低的计算和通信成本。

Computing object-based saliency via locality-constrained linear coding and conditional random fields

Wind energy has been drawing considerable attention in recent years. However, due to the random nature of wind and high failure rate of wind energy conversion systems (WECSs), how to implement fault-tolerant WECS control is becoming a significant issue. This paper addresses the fault-tolerant contro