认知自治网络：使用深度学习优化服务质量 我的硕士论文认知自主网络的源代码：丹麦技术大学的深度学习优化服务质量。 配置虚拟机 该项目的所有组件均在Ubuntu 20.04 LTS虚拟机中开发。 以下是有关如何安装Mininet，sFlow-RT，ONOS，PyTorch以及如何配置开发环境的说明。 安装软件包依赖项 sudo apt install git zip curl unzip python python3 安装Mininet git clone -b 2.3.0 --single-branch git://github.com/mininet/mininet mininet/util/install.sh -a 通过执行命令sudo mn --test pingall来测试正确的安装。 安装sFlow-RT（和OpenJDK 11） wget https://inmon.com

matlab中凯泽窗的代码信息 我的论文的Matlab代码。 没有任何保证。 该代码甚至可能无法正常工作。 您可以找出答案。 :) 两个主要功能是af.m和makesignal.m，af.m计算模糊度函数，而makesignal.m生成传递给AF函数的信号。 其他大多数文件都生成了论文中使用的图。 另一组文件是名称中带有“ opti”的文件。 他们评估了Kaiser窗口和NLFM波形的优化。 其中一些（以“ _gen”结尾）只是生成数据，通常需要很长时间，并将它们保存到.mat文件中。 这样，以后就可以轻松绘制它们，而无需重复计算。 希望它能使某人受益。 执照 版权所有2011 Christoph Koehler。 随意使用该代码进行任何操作。 请给点信用。

npu-PhD-thesis-template 西工大博士论文LaTex模板，在 基础修改得到。 修改内容包括： 使用了华中科大的bst参考文献格式，中英文支持较好。 修改了大标题的阿拉伯数字为“第几章”，同时页眉也进行更改。 修改了参考文献行距 修改了附录编号 增加目录索引链接

硕士论文 智利大学硕士学位论文的复制代码和主要文件

JLU-CCST-Thesis 吉林大学 计算机科学与技术学院 本科毕业论文 Latex模板 本人Latex用的不是很好，只是为了在Linux上能写毕业论文，因此才在的基础上，将其改为了计算机学院本科毕业论文的样式。若有不完善之处，欢迎Fork和PR。 使用方法 请先安装，它提供了符合我们学校标准的GBT7714-2005排版样式。 其次，请在preface/cover.tex中填入相关信息。 然后，请将jluthesisUTF8.sty中的第477行改为你们要求的填写的时间。 最后，在document.tex中写论文的主体就行啦。 希望我的这个模板可以让学弟学妹们少走点弯路_(:з」∠)_

这是什么？ 这是上海交通大学毕业论文的(Xe)LaTeX模板。 目前，学士、硕士和博士论文模板分别在三个不同的分支发布。 您可以从以下链接下载 zip 包。 这个模板的原始版本可以追溯到大约两年前，当时 CJK-latex 仍然是 TeX/LaTeX 处理 CJK（中文、日文、韩文）字符的最流行的解决方案。 上海交通大学物理学院的一个好人，做了一个博士论文的LaTeX模板，并在上海交通大学的上发布。 我按照他的步骤，添加了一些改进和文档，并使模板更易于普通人使用。 在CJK-latex时代，对于 LaTeX 新手来说，一件令人生畏的事情就是建立一个可用的中文 LaTeX 环境。 我花了很长时间才弄清楚这些东西是如何实现的，例如latex、dvipdfmx、pdflatex、bibtex、dvips 等。 一起工作并在 BBS 板上分享我的经验。 然而，我的大部分时间都花在了与 CJK

东南大学论文模板库 建库说明 每到毕业季，各种论文就会袭来。由于论文格式说明的不清晰，导致格式要求一直都是模棱两口的，每次改格式都会改到想吐。为了减少排版时间，让我们将注意力更加集中于写作当中，而不是论文的排版当中，一个好的论文模板就显得格外重要。模板就是让数据与显示分离，让我们能够更加专注于论文的写作当中。基于此，建立东南大学论文模板库，希望能帮到学弟学妹们。 组织方式 文件目录图 主要针对计算机学院本科生、硕士生和博士生的相关论文要求进行说明，后期可能会加入其他学院的论文格式要求。以硕士生的学术论坛为例，主要分为word版格式和Latex版格式。对于每种格式，分为example，模板，模板说明三个部分，至于这三个部分如何组织建议以为标准 计算机学院     01本科     02硕士       学术论坛         word版         Latex版       大论文  

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matlab脑电功率谱代码硕士论文 发言题目：基于参数特征分析的情感状态分类中基于神经元脑电图的计算有效和鲁棒光谱特征信息提取模型的研究 概述描述：在本研究中，我们探索了在EEG特征提取任务中使用特征矩阵分解的各种参数PSD（功率谱密度）估计器模型。 该研究还对EEG波形的子空间维数估计进行了详细分析，这是基于本征分析的参数化PSD估计器必不可少的参数。 我们观察了计算光谱的标准偏差，绝对偏差，统计范数和其他统计参数的t值和p值，以分析光谱相关性。 该研究实现了PCA以减少特征尺寸空间，并探索了自动编码器的使用。 我们还探讨了从计算出的光谱中生成脑电图地形图像的概念，将其作为可能的特征提取方法。 提取的特征用于卷积神经网络，LSTM网络和多层感知器网络上，用于分类任务。 对于详细的数据可视化，我们使用了统计的Seaborn libray和Matplotlib3D。 有关研究的图和更多详细信息，请点击此处（）。 Github代码库说明：在“ transformation_matlab_codes”子目录中提供了用于频域转换的部分matlab代码库。 “ python_automation

xtuthesis：湘潭大学硕士论文模板（包含LaTeX和Word）