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matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标

我们将继续对高能QCD的彩色玻璃冷凝物有效理论进行可能的一般化研究，以包括[Phys。Biol。 Rev.D 96，074020（2017）]。 在这里，我们考虑质子或原子核目标中大小胶子x的自由度和大小的夸克的夸克的散射，并通过包括靶标小胶子和大x胶子之间的相互作用来推导完整的散射幅度。 因此，我们推广了parton散射的标准eikonal近似，它现在可以偏转大角度（因此具有大的pt），并且也损失了其纵向动量的很大一部分（与eikonal近似不同）。 因此，相应的生产横截面可以用作推导通用发展方程的起点，该方程将包含大Q2时的Dokshitzer-Gribov-Lipatov-Altarelli-Parisi发展方程和Jalilian-Marian-Iancu-McLerran-Weigert- 小x处的Leonidov-Kovner演化方程。 该振幅还可以用于构造夸克费曼传播器，这是推广高能量QCD的彩色玻璃冷凝物有效理论以包含高pt动力学所需的第一个成分。 我们概述了如何在标准的彩色玻璃冷凝物形式主义崩溃的大x（高pt）运动学区域中使用它来计算可观测值。

在浓稀彩色玻璃冷凝方法的框架中，我们研究了在p-A碰撞中产生的颗粒多样性的波动。 我们表明，驱动波动的主要作用是质子波函数中胶子的玻色增强。 我们显式地计算恢复Bose增强效果的力矩生成函数。 我们表明，可以根据复合材料场的Liouville有效作用来理解它，这可以通过质子的波动密度或饱和动量来确定。 结果得出的概率分布非常接近γ分布。 我们还计算了对此分布的第一次校正，这是由于产生的胶子的成对Hanbury Brown-Twiss相关性所致。

高可靠性DC-DC开关电源的浪涌电流抑制电路设计pdf,本文通过分析Dc—Dc开关电源中浪涌电流形成的原因，介绍了目前广泛应用的各种浪涌电流抑制方案；并重点介绍了基于高端领域平台用Dc—Dc电源所采用的两种浪涌抑制电路设计，并通过试验结果验证了此两种电路设计方案的特点及有效性。