施工现场噪音控制措施.pdf

建筑工程有效控制噪音污染措施

本实验使用了ADMM的方法进行图像的去噪音。

本文介绍了DS1669数字音量电位器

基于DSP的语音信号处理，利用MATLAB软件，对单频率噪音进行滤出

白噪音 惠威 试音碟 惠威调音师版，买了套音响，从惠威那拷贝来的。

唯一普遍适用的煲耳机方法是“渐进”，刚开始用轻柔一些的音乐，在较低音量下让耳机先舒缓10-30小时，然后用普通的音乐(摇滚、舞曲除外)在中等音量状态煲100-200小时；如果这时你听着高音不刺耳了，变得圆润自然，中音温暖亲切，低频再也不是混成一团的轰隆隆，而充满细节，那就恭喜了，绝对不能急功近利。

matlab代码影响生成合成时间序列数据集以研究类别标签噪声对分类性能的影响 目录 介绍 该模块生成合成的单变量时间序列数据集，其中包含不同级别的标签噪声。 生成的数据集包括具有多边形概念的遥感数据集特异性。 该想法是考虑到野外活动协议，在该协议中，为样本标签分配了描述同质区域（例如作物田地）的多边形。 该代码支持以下期刊和会议论文： @article{pelletier2017effect, title={Effect of training class label noise on classification performances for land cover mapping with satellite image time series}, author={Pelletier, Charlotte and Valero, Silvia and Inglada, Jordi and Champion, Nicolas and Marais Sicre, Claire and Dedieu, G{\'e}rard}, journal={Remote Sensing}, vol

文章介绍蜂鸣片的逆向应用——检测振动和噪音。

LNL增强 带有噪声标签的学习的增强策略代码（CVPR 2021）。 ： *， *， ， [ * ：] 抽象的不完美的标签在现实世界的数据集中无处不在。 训练对标签噪声具有鲁棒性的训练深度神经网络（DNN）的几种最新成功方法已经使用了两种主要技术：基于在预热阶段的损失来过滤样本以整理一组干净标签的样本，以及使用网络的输出作为后续损失计算的伪标签。 在本文中，我们评估了用于解决“带有噪声标签的学习”问题的算法的不同扩充策略。 我们提出并研究了多种扩充策略，并使用基于CIFAR-10和CIFAR-100的合成数据集以及真实数据集Clothing1M对其进行了评估。 由于这些算法的几种共通性，我们发现使用一组扩充进行损失建模任务而使用另一组扩充进行学习是最有效的，可以改进最新技术和其他先前方法的结果。 此外，我们发现在预热期间应用扩增可能会对正确标记和错误标记的样本的损失收敛行为产