DL438-2009火力发电厂金属技术监督规程参照.docx

半监督转移学习的自适应一致性正则化 该存储库用于以下论文中介绍的自适应知识一致性和自适应表示表示一致性： Abulikemu Abuduweili，Li Xingjian Li，Humphrey Shi，徐成中和Dou Dedou，“半监督转移学习的自适应一致性正则化”。 该代码是在具有Tesla V100 GPU的CentOS 6.3环境（Python 3.6，PyTorch 1.1，CUDA 9.0）上开发的。 内容 介绍 在这项工作中，我们考虑半监督学习和转移学习的结合，从而导致一种更实用和更具竞争力的范例，该范例可以利用源域中强大的预训练模型以及目标域中的带标签/未带标签的数据。 为了更好地利用预训练权重和未标记目标示例的价值，我们引入了自适应一致性正则化，它由两个互补组成部分：源模型和目标模型之间（（标记和未标记）示例上的自适应知识一致性（AKC）；以及目标模型上带标签和未

事实证明，极限学习机（ELM）是广泛领域中一种有效的学习范例。 使用内核函数方法而不是隐藏层，KernelELM克服了由随机分配的权重引起的变化问题。 本文在半监督极限学习机（SSELM）中引入了基于核的优化，并通过实验对性能的改进进行了评估。 结果表明，通过内核功能的优化，KernelSSELM可以实现更高的分类精度和鲁棒性。 另外，内核SSELM用于在城市交通评估和预测系统中训练交通拥堵评估框架。

时间序列的无监督特征学习

滴灌带产品质量国家监督抽查实施细则

SeqNMF 是一种使用正则化卷积非负矩阵分解从高维数据中提取重复序列模式的算法。 它已经使用神经钙成像、尖峰数据和频谱图进行了验证，并允许直接从时间序列数据中发现模式，而无需参考外部标记。 有关更多信息，请参阅我们的预印本： https : //www.biorxiv.org/content/early/2018/03/02/273128

大力推进职业卫生监督管理“四个一”工程工作总结大全 (3).docx

项目管理计划、执行、和监督.zip

Qoala-T 用于FreeSurfer分段MRI数据质量控制的监督学习工具 版本1.2>预测模型已于2019年1月14日更新; Github页面于2021年3月16日更新Qoala-T由和在开发和创建。 关于 Qoala-T是一种有监督的学习工具，可评估T1成像扫描的手动质量控制及其在FreeSurfer中处理的自动神经解剖标记的准确性。 它特别适用于开发数据集。 该软件包包含Klapwijk等人（2019）中所述的数据和R代码，请参阅 。 我们内部开发的手动质量控制程序的协议可以在找到。 我们还开发了一个使用R Shiny的应用程序，通过该应用程序可以在不安装R的情况下运行Qoala-T模型，请参阅（可以在找到本地运行的源代码）。 运行Qoala-T 为了能够运行Qoala-T模型，应在FreeSurfer中处理T1 MRI图像。 当前版本中使用的模型是针对FreeSurfer

随着深度学习的发展，研究人员开始探索将深度学习应用于行人重识别任务并提出了大量方法，随之也迎来了新的挑战。为系统地了解这一领域的研究现状和发展趋势，首先对行人重识别任务以及存在的问题进行简单介绍；其次，根据训练方式的不同，分别探讨监督学习、半监督学习/弱监督学习以及无监督学习上行人重识别任务的研究进展，并根据现有研究热度介绍生成对抗网络和注意力机制在行人重识别上的应用；之后，列举了该领域中常用的经典数据集，并对比了深度模型在这些经典数据集（Market-1501、CUHK03等）上的表现；最后，对行人重识别领域的未来方向进行了展望。