多维门控循环单元 该存储库包含用于在的论文中生成结果的代码。 它使用深度学习库PyTorch并用Python实现TensorFlow每个，修改后的版本也被用来在ISBI 2015年纵向病变划分的挑战，达到第一名，脑白质高信号第二名使用MICCAI 2017年（和其先前执行的挑战Caffe在MrBrainS13细分挑战赛中名列第三。 它也在BraTS 2017竞赛中得到了应用，在该竞赛中，确切排名的信息仍然未知。 自从使用Caffe实现首次发布以来，该代码已进行了相当多的改进，尤其是在处理培训和测试运行方面。 尽管使用TensorFlow和PyTorch的这种新实现，报告的结果仍应可重现。 （不再维护以前的Caffe代码（CuDNN中可能存在重大更改，未经测试），但此版本的快照包含在此版本的tensorflow_extra_ops文件夹中，作为TensorFlow的附加操作。） 该代码已

句子的分类非常具有挑战性，因为句子包含的上下文信息有限。 在本文中，我们提出了一种用于句子分类的注意力门控卷积神经网络（AGCNN），该方法通过使用专用的卷积编码器从不同大小的特征上下文窗口中生成注意权重。 它充分利用有限的上下文信息来提取和增强重要特征在预测句子类别中的影响。 实验结果表明，我们的模型可比标准CNN模型提高3.1％的精度，并且在六项任务中的四项上均能获得超过基准的竞争性结果。 此外，我们设计了一个激活函数，即自然对数重定比例的整流线性单位（NLReLU）。 实验表明，NLReLU的性能优于ReLU，可与AGCNN上的其他知名激活功能相媲美。

智能门禁PCB设计.PcbDoc:可以直接PCB打样，当时毕业设计使用的原版PCB，功能均正常。 不包含原理图，原理图见：基于STM32的智能管家门控系统设计与实现-电路设计原理图 毕设相关文档(论文等)本资源不包含，见： https://download.csdn.net/download/ruoranluomu/10919523

解放JH6门控原理图参考，低成本解放门控解决方案，已经大批量投产，其他门控电路也可以参考，公司稳定投产的原理图

门控CNN 这是Keras的“门控线性单元”的实现。 要求 Keras 2.1.2 Tensorflow 1.0.0 其他可以在requirements.txt中看到 用法 主类是GatedConvBlock在py/gated_cnn.py 。 由于门控线性单元（GLU）中存在残留连接，因此conv的填充必须same 。 让我们举个例子。 from gated_cnn import GatedConvBlock model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size, padding='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu

门控SCNN 基于ICCV 2019论文 SCNN PyTorch门控SCNN的实现，。 要求 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch 蒂姆 pip install timm OpenCV pip install opencv-python 城市景观 pip install cityscapesscripts 用法 火车模型 python train.py --epochs 175 --backbone_type resnet101 optional arguments: --data_path Data path for cityscapes dataset [default value is 'data'] --backbone_type

用于Tensorflow 2.0中语义分割的门控形状CNN 的 。 开始是我学习tensorflow==2.2.0一种方式。 在CityScapes上的表现 执行 吝啬的 路 人行道 建造 墙 栅栏 极 红绿灯 交通标志 植被 地形 天空 人 骑士 车 卡车 公共汽车 火车 摩托车 自行车 纸 80.8 98.3 86.3 93.3 55.8 64 70.8 75.9 83.1 93 65.1 95.2 85.3 67.9 96 80.8 91.2 83.3 69.6 80.4 这个回购 77.7 97.8 83.2 92.4 55.8 59.8 64.4 67.6 77.5 92.4 63 94.9 81.9 63 95 80.8 86 78.3 65.2 77.1 安装 项目使用语义版本控制Maj.Min.

该模块为医疗级心电数据采集分析模块，采用TTL UART/RS232接口与上位机通讯，接收上位机控制命令，发送心电数据、R波标识、PACE标识、心率等分析结果给上位机。 模块带DSP ECG信号处理算法，可以过滤心电噪声(基线滤波、肌电滤波、工频滤波)，可以分析心动周期，分析R波形态，输出R波门控信号。同时模块集成PACE(起搏器/电刺激)硬件检测，可以输出PACE门控信号。 传给上位机的数据包括完整的心电图数据：心电图波形数据、R波标识、PACE标识、心率、导联脱落状态、心率等等。 该模块具有5000VDC应用部分AP与其它部分的隔离，导联接口具有TVS静电吸收与除颤能量吸收电阻。模块符合IEC60601相关法规。

该模块为医疗级心电数据采集分析模块，采用TTL UART/RS232接口与上位机通讯，接收上位机控制命令，发送心电数据、R波标识、PACE标识、心率等分析结果给上位机。 模块带DSP ECG信号处理算法，可以过滤心电噪声(基线滤波、肌电滤波、工频滤波)，可以分析心动周期，分析R波形态，输出R波门控信号。同时模块集成PACE(起搏器/电刺激)硬件检测，可以输出PACE门控信号。 传给上位机的数据包括完整的心电图数据：心电图波形数据、R波标识、PACE标识、心率、导联脱落状态、心率等等。 该模块具有5000VDC应用部分AP与其它部分的隔离，导联接口具有TVS静电吸收与除颤能量吸收电阻。模块符合IEC60601相关法规。

基于labview的自动门控系统