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使用LSTM和其他算法进行无监督的异常检测 在合成时间序列数据上使用LSTM（长期短期记忆）算法进行无监督的异常检测。 它使用均方误差作为此类数据中离群值的度量。 原始信号，平滑信号和通过MSE进行异常检测的图表。 一些待办事项： Keras（TF后端） 估算真实数据（例如，） PyTorch端口 其他方法： 带有状态转换的有限状态自动机，用于时间序列数据分段（ ） 一类NN（） 待定 参考

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好用的去噪声代码matlab 带对抗训练的深度卷积神经网络用于数字化胸部断层合成图像降噪 该存储库适用于以下论文： M. Gao，JA Fessler和H.-P. Chan，“具有对抗训练的深层卷积神经网络对数字化乳房断层合成图像进行降噪”， IEEE医学影像交易，2021年。DOI：。 数据 训练数据是使用模拟软件准备的。 乳房幻影是由产生的。 我们使用来自GE的基于Matlab的私有CatSim来模拟GE Pristina DBT系统。 尽管最近开放了一个开源，但它并未包含所有模块。 作为一种替代方法，可以在VICTRE软件包中使用以生成PV。 我们使用自己的SART算法和重构DBT。 如果您没有可用的侦察算法，则可以尝试使用VICTRE软件包中的FBP算法。 代码 要求 Python 2.7，TensorFlow 1.4.1。 训练 培训代码是根据以下存储库开发的，在开发培训代码时，您可能会发现它们很有用：，。 部署方式 要部署降噪器，请运行： python deploy_dngan.py 我们提供了5片重建的VICTRE幻影DBT映像（异型，带有某些MC）作为测试部署代码的示例

热水箱自动化系统。 关于Arduinka的第一个教育性但可行的项目原型。 在21岁的冬季夜晚供茶水使用）在KiCad中，已经为所有这些东西编译了电路。对于其余部分，如果您想真正使用该系统，最好不要像这样，也不要在arduin上制作这样的系统。家庭，甚至在工业设施中也是如此。 Arduino项目的源代码中有太多未优化的垃圾（也是我的），组件的质量（还有中文）会让他们感到自己。 中国温度传感器的唯一新鲜系列是什么？实际温度的实际偏差为2摄氏度以上并声明为0.1（实际上很多）。

多摄像机轨迹预测 此存储库包含有关Warwick-NTU多摄像机预报数据库（WNMF）和基线多摄像机轨迹预报（MCTF）实验的信息。 此回购随附以下论文： Olly Styles，Tanaya Guha，Victor Sanchez，Alex C. Kot，“多摄像机轨迹预测：摄像机网络中的行人轨迹预测”，IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议，2020年 论文链接： : 访问WNMF 如果您有兴趣下载WNMF数据集，请下载我们的[ ]的副本。 阅读条款后，填写信息并将完整的协议发送到文档中显示的电子邮件地址。 然后，我们将向您发送链接和密码以访问数据集。 数据集详细信息 数据下载包含以下内容： 影片 视频被配对为入口和出口。 偏离定义为在丢失跟踪信息之前的4秒钟（因此假定该人离开了摄像机视线。入口是该人重新出现的下一台摄像机。入口视频剪辑持续12秒钟，从开始从每个人离开另一个相机视

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