一种用于对心率变异性（时域，频域和非线性动态）进行全面分析的软件，用于研究目的，我希望能提高Holter ECG记录的诊断能力。

在Pytorch中使用RNN进行全分辨率图像压缩 其中包含[ ]中所述的用于使用递归神经网络进行vFull分辨率图像压缩的pytorch模型以及许多其他简单模型。 训练 运行main.py -m [型号名称] --epochs [epochnums] --lr [学习率]

MAX86150将ECG和SPO2集成在单个芯片上，为计算脉搏传播时间和间接血压提供了新的机会。

PCM调制方式，仿真误码率与实际误码率一致

权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

使用CIFAR数据集进行残留网络实验。 更新（2018/06/15） 我们使用了一种称为HTD的新学习率调度程序。 您可以在或在我们的玩具演示代码。 原始存储库 该存储库是关于CIFAR-10和CIFAR-100的学习率的一些实验。 原始论文以0.1的学习率开始，在32k（ 81 epoch ）和48k（ 122 epoch ）迭代中将其除以10 ，并在64k迭代（总共200 epoch ）时终止训练。 我基于相同的架构进行了其他实验。 唯一的区别是学习率时间表。 所有张量板日志和预训练模型都可以在 怎么跑 您可以运行脚本run.sh来启动所有实验。 或仅运行以下命令： python3 ResNet_keras.py --epochs 200 --stack_n 3 --lr_scheduler 1 --dataset cifar100 实验的准确性 如有任何疑问，请随时与我联

固体激光器被动条调Q rate_eq.m

目前最新的HEVC官方版本（version 1 - date 2013-04-09 23:16:58）

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橙色电信的客户流失数据集将用于开发预测模型，该数据集由清除的客户活动数据（功能）以及指定客户是否取消订阅的客户流失标签组成。这里提供了两个数据集：可以下载churn-80和churn-20数据集。 telecom_churn.csv