深度卷积神经网络用于多波段卫星图像的语义分割 准备 从下载3频段和16频段并提取到数据文件夹 通过执行以下命令来安装需求： $ pip install -r requirements.txt 此外，您需要安装tensorflow或tensorflow-gpu 训练 $ python train.py 争论 描述 选项 --algorithm 训练算法 unet ， fcn_densenet ， tiramisu ， pspnet --size 补丁大小 整型 --epochs 训练的纪元 整型 --batch 每批样品 整型 --channels 影像频道 3 ， 8 ， 16 --loss 损失函数 crossentropy ， jaccard ， dice ， cejaccard ， cedice --verbose 打印更多信息 布尔 --noaugment

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网络IO模型 Linux环境下的network IO

Airborne Network Architecture - phoenixaerospace.us.doc

介绍网络路由算法，协议，架构 Network Routing: Algorithms Protocols and Architectures

小巧轻便的一个安全漏洞扫描系统，里面包含源码，C++实现

matlab界面选择代码深层神经网络转移学习EEG-MEG- 该代码具有两个基于SGD和adam的CNN模型（模型1和2）。 还包括维格纳维尔（Wigner-ville）分发代码 功能：RAW EEG，短时傅立叶变换，Wigner-ville分布 深度学习参数适应：贝叶斯优化 平台：Matlab，Python 该代码用于复制题为“单一模型深度学习方法可以增强基于EEG的脑机接口的分类精度吗？”的论文。 如果您使用的是部分代码，请引用这些论文： 罗伊·苏吉特（Roy，Sujit）等。 “通道选择改善了基于MEG的脑机接口。” 2019年第9届国际IEEE / EMBS神经工程会议（NER）。 IEEE，2019年。 Roy，S.，McCreadie，K.和Prasad，G.，2019年10月。 单一模型深度学习方法能否提高基于EEG的脑机接口的分类精度？ 在2019年IEEE系统，人与控制论国际会议（SMC）（pp.1317-1321）中。 IEEE。 正在开发中

EdgeConnect：具有对抗性边缘学习的生成图像修复 | 介绍： 我们开发了一种新的图像修补方法，可以更好地再现填充区域，这些填充区域显示出精细的细节，这是受我们对艺术家工作方式的理解所启发：首先是线条，然后是颜色。 我们提出了一个两阶段对抗模型EdgeConnect，该模型由一个边缘生成器和一个图像完成网络组成。 边缘生成器使图像的缺失区域（规则的和不规则的）产生幻觉，并且图像完成网络使用幻觉的边缘作为先验来填充缺失区域。 该系统的详细说明可以在我们的找到。 （a）输入缺少区域的图像。 缺失的区域以白色表示。 （b）计算的边缘遮罩。 黑色绘制的边缘是使用Canny边缘检测器（针