MULTI-CLOCK: Dynamic Tiering for Hybrid Memory Systems（动态分层混合存储系统）的主要需要被编译的内核文件

MULTI-CLOCK: Dynamic Tiering for Hybrid Memory Systems（动态分层混合存储系统）

针对分层B样条非刚性配准存在局部极值以及水平集分割方法不适用于噪声图像分割的问题,提出了一种基于局部更新分层B样条双向变换和水平集方法的医学图像联合分割与配准方法。该方法在分割算法中加入配准变换,在配准中融入图像分割的结构信息。使用B样条水平集函数对变换和分割的图像进行平滑表示,并在配准中引入双向变换以提高配准的精度和平滑性。在水平集方法的基础上,引入双向分层B样条变换构造分割与配准的联合能量泛函,并结合梯度下降法将能量泛函最小化以优化目标函数。实验结果表明:本方法与单独的图像分割方法相比,Dice度量均在99%以上;与单独的图像配准方法相比,均方误差下降了30%,能够提高图像的配准精度,且在分割噪声图像时有较好的鲁棒性。

半监督分层递归图神经网络用于城市范围内的停车位可用性预测 这是SHARE体系结构的Pytorch实现，如论文《。 如果您在研究中利用SHARE模型，请引用以下内容： @article{zhang2019semi, title={Semi-Supervised Hierarchical Recurrent Graph Neural Network for City-Wide Parking Availability Prediction}, author={Zhang, Weijia and Liu, Hao and Liu, Yanchi and Zhou, Jingbo and Xiong, Hui}, booktitle={Proceedings of the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligen

持续时间歧视的分层贝叶斯建模 该项目是针对Boğaziçi大学的Ali Taylan Cemgil开设的贝叶斯统计和机器学习课程进行的，并作为小组项目重新实施。 该项目的参考文件是加利福尼亚大学欧文分校的迈克尔·李（Michael Lee）撰写的“认知建模中的贝叶斯方法”。 可以在上找到Michael Lee的代码和数据。 在该项目中，使用了MATJAGS（MATLAB JAGS接口）。 作为一种推断方法，JAGS中使用了MCMC系列中的Gibbs采样算法。 为了选择更好的模型，实施了Savage-Dickey方法，这在认知心理学文献中经常使用。 通常，由Michael Lee实施的项目比我们实施的模型更多。 我们已实现的模型用于： 评估信息似然函数的先验和模糊先验 寻找试验之间的顺序影响 寻找污染物试验 选择似然函数（使用潜在混合方法） 评估个体差异（使用分层贝叶斯建模） 预

科来网络通讯协议图2020版，让你对网络通信协议一目了然。 作为网络工程师的必看图，它让我们对协议的学习内容有了大致的了解，学无止境

无人机技术基础

云计算基础架构应用

宽带接入技术

：以3D游戏中智能体的路径规划为研究背景，对于如何生成3D游戏的地形网格以及如何进行高速、准确的路径规划进行了研究。提出了一种分层的解决方案，首先通过建立导航网格划分状态空间；接着使用引入地形估价因子的 算法进行网格寻路，并通过拐角点法生成路径，同时对 算法的OPEN表进行了二叉堆的优化；最后介绍了基于射线透射的局部 算法对动态障碍物的处理。实验分析表明该算法的有效性。