研究@ Magic Leap（CVPR 2020，口腔） SuperGlue推理和评估演示脚本 介绍 SuperGlue是在Magic Leap完成的2020 CVPR研究项目。 SuperGlue网络是一个图形神经网络，结合了最佳匹配层，该层经过训练可以对两组稀疏图像特征进行匹配。 此存储库包含PyTorch代码和预训练权重，用于在关键点和描述符之上运行SuperGlue匹配网络。 给定一对图像，您可以使用此存储库在整个图像对中提取匹配特征。 SuperGlue充当“中端”，在单个端到端体系结构中执行上下文聚合，匹配和过滤。 有关更多详细信息，请参见： 全文：PDF： 。 作者： Pa

一种可应用于扩频通信的多级混沌系统的设计，李凤雷，李艳萍，文中提出了一种基于logistic映射和chebyshev映射的多级并联混沌系统，经过仿真分析，此系统产生的混沌序列的归一化自相关在时间间隔等�

为了有效地实现心电信号压缩，以便心电数据的传输和存储，提出了一种基于卷积自编码器的心电压缩方法。通过卷积神经网络对心电图特征提取易实现降维，在卷积自编码器的编码过程中来实现心电压缩，将编码层作为压缩结果。卷积神经网络处理多通道的输入，因此可以实现导联体系的心电压缩。结果采用均方根百分误差和压缩比作为评判标准，单导联心电图压缩比为16，十二导联心电图压缩比为24，均方根损失误差在3%左右，从而验证了卷积自编码器的有效性。

神经网络LSTM 时间预测MATLAB源码，RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。

BP/RBF神经网络的m文件及其simulink框图，仿真性能对比分析。

基于pytorch实现的堆叠自编码神经网络，包含网络模型构造、训练、测试 主要包含训练与测试数据（.mat文件）、模型（AE_ModelConstruction.py、AE_Train.py）以及测试例子（AE_Test.py） 其中ae_D_temp为训练数据，ae_Kobs3_temp为正常测试数据，ae_ver_temp为磨煤机堵煤故障数据，数据集包含风粉混合物温度等14个变量 在程序中神经网络的层数和每层神经元个数没有固定，可根据使用者的输入值来构造神经网络，方便调试 autoencoder类在初始化时有三个参数，第一个是网络输入值，第二个是SAE编码过程的层数(编码、解码过程层数相同)，第三个是是否添加BN层 这里为了构造方便，给每层神经元的个数与层数建立一个关系：第一层神经元的个数为2^(layer数+2)，之后逐层为上一层的1/2

针对传统直接转矩控制低速时电流和转矩波动很大的缺点,提出了一种新型控制方法:在高速区,采用离散占空比控制技术(DRC)设计的开关表方案;在低速区,采用智能控制器控制。仿真结果表明:该方法明显优于常规的直接转矩控制,减少了电流和转矩脉动,提高了系统的控制性能。

这是人工神经网络我们的作业，如果想学习人工神经网络这门课的话，可以看看，都是用MATLAB做的

神经网络用于数据降维Matlab代码

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