基于图像的建模，三维重建方面顶级教授的书籍，文字版。绝对良心

基于 Barrier Lyapunov 函数的严格反馈系统的全状态约束控制，王春晓，武玉强，本文研究了非对称时变全状态约束的严格反馈非线性系统的自适应控制问题。时变非对称障碍李雅普诺夫函数的引入保证了状态约束条件

Deep Learning for EEG-Based Preference论文原文。在期刊官网也可以免费下载，为方便大家查看上传至此。稍后出一篇关于这篇文献的精读导读。

包含了基于层间相似性的特征向量中心性度量的原文和中文翻译。 部分摘要： 在这篇文章中，我们提出了一种改进的基于特征向量的时序网络中心性度量方法（IECM），将相邻层间的耦合强度视为层间相似度。通过对两个真实网络节点的时间全局效率影响的结果进行比较，发现该方法比传统的ECM方法能更准确地识别出具有影响力的节点。

【论文：麦克风阵列增强】Speech Enhancement Based on the General Transfer Function GSC and Postfiltering...-附件资源

matlab抠图换背景代码通过基于事件的触觉传感器在增强现实中启用触觉操作 抽象的 在现代世界中，需要努力将生产中的各种风险降至最低，并在机器人控制过程中简化操作员的工作。 然而，由于被操纵物体的触觉特性（质地、坚固性）以及缺乏可以显示高速性能的触觉传感器，因此缺少一条信息。 我们的工作为以三个独立部分组合成一个完整系统的形式列出的问题提出了多学科解决方案。 它们是： 1) 用于机器人控制和触觉反馈的触觉设备。 2) 基于事件的触觉传感器，用于纹理识别和力检测的精确感觉。 3) 增强现实 (AR) 中的力和机器人可视化。 每个部分都作为整个项目的一个工作部分进行开发和验证。 一些零件通过实验证明了它们的工作，而另一些则得到了实际证明。 因此，作者表明，具有先进触觉传感器和 AR 可视化功能的机器人遥控触觉设备可以提高用户的整体感知和系统可控性。 第 1 章：介绍 该项目是围绕触觉机器人控制和可视化的理念构建的。 每个团队成员分别开发了应用程序，并开始了整个系统的集成。 这个想法是佩戴增强现实耳机的用户，即 HoloLens，使用触觉设备操纵机器人。 物体的质地、坚固性或柔软度等属性由基

A supervised gradient-based learning algorithm for optimized.pdf

A-stock-prediction-algorithm-based-on-machine-learning （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等 强烈推荐大家去看看sklearn库的文档，地址：[ ] 2021-2-6 出现紧急问题，重新发布 12-3 股票消息面分析 给出一个基于nlp情感分析的消息面分析算法。从新浪财经上获取新闻个股预测情况，使用jieba进行切词和使用snownlp进行情感分析，进行回测。 11-27 修正机器学习算法/DecisionTree.py RandomForest.py 上面的逻辑错误。 11-25 visualization/mlpredict-line.py echarts+tushar

Priority-Based Genetic Algorithm for Shortest Path Routing Problem in OSPF 主要介绍了遗传算法求解最短路径问题中的基于优先级的编码。这种编码方式可以很有效地解决图的最短路径等问题。

该档案包含 MATLAB 代码，用于对语音信号进行基于相干性的去混响，详细描述 [1]。 请参阅 demo_cdr_dereverb.m 以开始使用。 [1] Andreas Schwarz、Walter Kellermann，“相干与扩散功率比去混响估计”，IEEE/ACM Trans. on Audio, Speech and 朗。 2015 年 6 月； 预印本：arXiv:1502.03784 PDF： http : //arxiv.org/pdf/1502.03784