专为满足体内拉曼光谱需求而设计的拉曼基线校正算法。 它可以处理形状不规则的强荧光基线，并且可以在非常低的信噪比下正常工作。

University1652-基线 该存储库包含数据集链接和我们的论文。 我们收集了全球72所大学的1652座建筑物。 感谢您的关注。 任务1：无人机视图目标定位。 （无人机->卫星）给定一个无人机视图图像或视频，该任务旨在找到最相似的卫星视图图像，以在卫星视图中定位目标建筑物。 任务2：无人机导航。 （卫星->无人机）鉴于一个卫星视图图像，该无人机打算找到它经过的最相关的位置（无人机视图图像）。 根据其飞行历史，可以将无人机导航回目标位置。 目录 关于数据集 数据集拆分如下： 分裂 #imgs ＃建筑物 #universities 训练 50,218 701 33 Query_drone 37,855 701 39 Query_satellite 701 701 39 Query_ground 2,579 701 39 Gallery_dro

A New Meta-Baseline for Few-Shot Learning的中文翻译 (近些年来元学习成为对于小样本学习的流行框架，目的是从小样本分类任务的集合中学习模型。尽管一些越来越多的元学习模型正在出现，我们的研究揭示了一些被忽略的简单基线，提出了一种元基线方法)

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开源安全基线扫描工具

matlab三次样条插值函数代码分析仪器信号的数据驱动和粗略到精细的基线校正 您可以使用此程序来实现对来自各种分析仪器（包括但不限于质谱仪，离子迁移谱仪和色谱仪）的信号进行基线自适应校正。 该算法通过自适应定位和去除高振幅频谱峰值，克服了经验模式分解算法的模式混合问题。 通过定性和定量分析，与传统的最小二乘拟合和稀疏表示相比，基于经验模态分解（DD-CF）的算法在处理时间和基线拟合效果上具有更好的优势。 同时，该算法的最大特点是无需用户干预即可实现质谱仪，色谱仪和离子迁移谱的数据驱动基线校正。 与传统算法相比，DD-CF算法具有更强的自适应能力。 有关该算法的详细信息，请参阅此算法的原始参考。（DOI：10.1016 / j.aca.2021.338386） 算法介绍 图1：DD-CF流程图 步骤1： 多项式拟合方法获得粗略基线 第2步： 三次样条插值以消除光谱峰 第三步： EMD并分离基线主导的IMF 第四步： 信号重建 如何使用 代码文件夹包含两个MATLAB脚本文件： DD_CF_v1.m是DD-CF算法的功能脚本； testCode.m是一个测试程序，该程序调用DD_CF_v1

关键点检测是许多计算机视觉任务的基础，例如表情分析、异常行为检测。大家接触最多的可能是人脸关键点检测，广泛应用于人脸识别、美颜、换妆等。 本次AI研习社举办猫脸关键点检测，训练集有10468张，测试集9526张，目标是检测猫脸的9个关键点。其实我在读书期间就看到过这个猫脸数据，来自CUHK。猫脸关键点检测也是比较新的一个方向，例子比较直接，也非常方便用于例子讲解。 猫脸关键点和人脸关键点类似，每个猫都有9个关键点信息，总共18个坐标信息。由于猫脸关键点任务中每一张图片只包含一个猫，所以在进行关键点检测的过程中并不需要加入检测的过程，只需要预测关键单坐标的位置即可。 即我将猫脸关键点检测抽象成

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