图多NMF特征聚类 介绍 进行代码。 受流形学习和多视图非负矩阵分解（NMF）的启发，我们引入了一种新的基于局部图正则化的多视图NMF特征提取方法，其中考虑了数据之间的内视图相关性。 通过构造一个最近邻图来整合每个视图的局部几何信息，并应用两个迭代更新规则来有效地解决优化问题，从而提出矩阵分解目标函数。 请引用以下信息： @inproceedings{wang2015multi, title={Feature Extraction via Multi-view Non-negative Matrix Factorization with Local Graph Regularization}, author={Wang, Zhenfan and Kong, Xiangwei and Fu, Haiyan and Li, Ming and Zhang, Yujia}, bo

利用图像局部特征，提出了一种基于[Lp]范数的变指数正则变分模型。采用结构张量作为[Lp]范数算子的自适应调整参数，克服了传统算子对噪声敏感的缺陷。从扩散的角度看，该模型是各向异性的，在图像同质区趋于平滑滤波，在图像渐变区趋于沿边缘方向扩散。该方法在扩散的同时更好地保持图像的边缘细节。实验结果表明，该方法对医学图像的复原效果优于其他几种变指数变分模型，各种客观性能指标也更佳。

How_To_Develop_a_Chatbot_From_Scratch 该项目的简介-此项目的目的是构建一个名为Eliza的聊天机器人。 Eliza扮演心理治疗师的角色，她可以启动对话并鼓励用户与她交谈。 整个项目从Eliza的自我介绍开始，然后问“你叫什么名字？”。 然后，用户可以输入他/她的回答。 Eliza将尝试通过关键字匹配来理解输入。 并给出适当的答案以保持会谈进行。 例如： [Eliza] Hi. I am a psychotherapist. What is your name? [User] yaya [Eliza] Hi yaya. How can I help you today? [yaya] I feel blue [Eliza] Did you come to me because you feel blue? [yaya] 项目的工作

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在移动到移动传感网络中，利用无线信道的固有稀疏性，可将 FBMC/OQAM 系统信道估计作为一个压缩感知问题来研究，以提高系统频带利用率。首先，提出了一种新的基于Tanimoto系数的弱选择正则化正交匹配追踪（T-SWROMP）算法，以提高 LS 信道估计的精度。然后，分别用结合辅助导频和编码方法的 T-SWROMP方法来估计FBMC/OQAM系统中的信道频率响应。仿真结果表明，所提方法比传统的SWOMP方法具有更低的复杂度。此外，其在双选择信道下比传统的OMP、SWOMP和ROMP方法具有更好的BER性能。

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