基于方面的情感分析 基于方面的情感分析任务专注于识别方面类别和文本中的情绪（正面，负面，中性）分类。 基于方面的情感分析的目的是确定针对特定方面表达的情感极性。 该系统基于使用支持向量机（SVM）的监督学习。 多标签svc分类器用于将笔记本电脑评论分为20个方面类别，还可以将评论分为正面，负面或中性。 对于每种情感，都使用多标签svc分类器。 系统的性能也与其他分类器进行了比较。 数据集 所需的库 Scikit学习 纳尔特克 大熊猫 麻木 PS：这是加德满都大学计算机科学与工程系最后一年的一个为期2个月的速成课程（NLP）的微型项目。

基于脑电图的低成本脑机接口 该项目使用来自用户的实时 EEG 来控制使用稳态视觉诱发电位的简化键盘。 在启动时，用户应盯着其中一个复选框记录基线 EEG。 一旦复选框开始闪烁，用户就可以开始进行选择。 有五个闪烁的复选框，每个闪烁的频率不同。 每个框上方还有一些逗号分隔的选项，用户可以通过查看和专注于它来选择。 该框将突出显示，选项在复选框之间细分。 这将重复进行，直到选择了一个选项。 如果选项是字母/数字，它将显示在文本框中。 SSVEP BCI 现在不可靠 电路文件夹中是单通道 EEG 测量电路的 ltspice 原理图，该电路由 Nucleo F303K8 测量。 这些值被发送到处理数据的脑机接口。 电路的视频概述可以在下面看到 在 Alpha BCI 文件夹中可以找到一个简单的 Alpha 波 BCI，下面可以看到演示视频 这是我最后一年的电气/电子工程学位项目 入门 按

光谱信息的特征选择，通过云永欢等提出的VCPA来进行光谱信息的特征选择（文件中包含了VCPA，IRIV，VCPA-GA以及VCPA-IRIV等光谱的变量选择算法）。In this study, we propose a hybrid variable selection strategy based on the continuous shrinkage of variable space which is the core idea of variable combination population analysis (VCPA). The VCPA-based hybrid strategy continuously shrinks the variable space from big to small and optimizes it based on modified VCPA in the first step. It then employs iteratively retaining informative variables (IRIV) and a genetic algorithm (GA) to carry out further optimization in the second step. It takes full advantage of VCPA, GA, and IRIV, and makes up for their drawbacks in the face of high numbers of variables. Three NIR datasets and three variable selection methods including two widely-used methods (competitive adaptive reweighted sampling, CARS and genetic algorithm-interval partial least squares, GA–iPLS) and one hybrid method (variable importance in projection coupled with genetic algorithm, VIP–GA) were used to investigate the improvement of VCPA-based hybrid strategy.

基于物理的深度学习 以下材料集合针对“基于物理的深度学习” (PBDL)，即结合物理建模和深度学习 (DL) 技术的方法领域。 在这里，DL 通常指的是基于人工神经网络的方法。 PBDL 的总体方向代表了一个非常活跃且快速发展的研究领域。 在这个领域，我们可以区分各种不同的基于物理的方法，从目标设计、约束、组合方法和优化到应用。 更具体地说，所有方法都针对正向模拟（预测状态或时间演化）或逆向问题（例如，从观察中获得物理系统的参数化）。 除了正向或反向，学习和物理之间的整合类型提供了一种对不同方法进行分类的方法： 数据驱动：数据由物理系统（真实或模拟）产生，但不存在进一步的交互。 损失项：物理动力学（或其部分）在损失函数中编码，通常以可微运算的形式。 学习过程可以重复评估损失，并且通常从基于 PDE 的公式接收梯度。 交错：完整的物理模拟被交错并与深度神经网络的输出相结合； 这需要一

基于马尔科夫随机场的图像分割代码，程序完整，运行正确

基于aframe-inVR块的编辑器 先前通过完成了绑定，输出 较早的探索 为具有位置偏移量和默认值的结果创建空实体 6Dof操作请参见超级手（不捕捉）或Kfarr城市构建（捕捉） 用于动画的AFrame编码器 添加anyyan组件 添加键盘透明度组件 添加gpoly搜索组件和界面 PoC混音器作为XR编辑器中的插件

NGFF m.2接口定义，KEYB SATA协议 Socket 2 NGFF m.2接口定义，KEYB SATA协议 Socket 2

SAS certification prep guide based programming

反投影算法matlab代码基于新型FBP的快速CT校准成像 概括 这是我的团队参加2017年中国大学生数学竞赛的源代码。 主要贡献： 提出了一种基于ReLU的CT系统标定算法。 我们设计了独特的滤镜反投影滤镜用于图像重建。 我们重建给定的图像并获得出色的性能。 我们设计了一个用于CT校准的新模板，并评估了性能。 我们在CUMCM2017上获得了国家二等奖。 用法 我们使用matlab来实现该算法。 因此，您只需要运行源代码而无需编译。 如果您有任何问题或想法，请创建一个问题。 致我的队友，以及。

提出了多用户OFDM的 Subcarrier and Power Allocation 算法，并给出了仿真结果，有较高的参考价值。