基于I2C总线的多通道温度实时采集系统的设计与实现

当射频（RF）通道之间的增益不一致以及目标角度信息与系统感测模型不匹配时，基于多通道压缩传感（CS）的到达方向（DOA）估计算法的性能会降低。 为了解决这些问题，提出了一种新的基于感知模型优化的单通道基于CS的DOA估计算法。 首先，建立了一种基于单通道阵列的DOA稀疏感知模型，该模型考虑了感知模型的失配。 其次，提出了一种新的基于单通道CS的DOA估计算法。 该算法背后的基本思想是针对目标角度信息矢量和传感模型量化误差矢量分别迭代求解两个CS优化。 另外，它避免了由于RF通道之间的增益不一致而造成的DOA估计性能损失。 最后，通过仿真结果验证了所提算法的有效性。

使用连续凸近似的MIMO窃听通道的迭代预编码

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yolov3 yolov4 channel and layer pruning, Knowledge Distillation 层剪枝，通道剪枝，知识蒸馏 yolov3-channel-and-layer-pruning 本项目以ultralytics/yolov3为基础实现，根据论文Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV 2017)原理基于bn层Gmma系数进行通道剪枝，下面引用了几种不同的通道剪枝策略，并对原策略进行了改进，提高了剪枝率和精度；在这些工作基础上，又衍生出了层剪枝，本身通道剪枝已经大大减小了模型参数和计算量，降低了模型对资源的占用，而层剪枝可以进一步减小了计算量，并大大提高了模型推理速度；通过层剪枝和通道剪枝结合，可以压缩模型的深度和宽度，某种意义上实现了针对不同数据集的小模型搜索。 项目的基本工作流程是，使用yolov3训练自己数据集，达到理想精度后进行稀疏训练，稀疏训练是重中之重，对需要剪枝的层对应的bn gamma系数进行大幅压缩，理想的压缩情况如下图，

人工智能-机器学习-蛋白质结构同源模建方法研究及芋螺毒素与钙通道相互作用的计算机模

针对传统降噪方法处理激发极化法（激电法）测量数据的效果不理想的问题，对经验模态分解方法和独立分量分析技术进行了研究，提出了一种新的激电数据降噪方法。首先，采用经验模态分解方法将原始测量数据自适应分解为有限个固有模态函数，再根据其与激发信号的相关性选择固有模态函数构造虚拟噪声通道，最后利用独立分量分析技术提取多维混合数据中的激电信号。利用仿真信号和实际数据对该方法进行实验，对比普通滤波方法和小波阈值算法，结果表明该方法能有效提高激电数据的信噪比。

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