整理的HDCP学习资料,包括1.0,1.1,1.2,1.3,1.4各个官方版本pdf Amendments_for_HDCP-GVIF_Rev1_1.pdf DisplayPort-HDCPSpecificationComplianceTestSpecification1 0.pdf EDID协议.doc HDCP on DisplayPort Specification Rev1_1.pdf HDCP on DisplayPort_1_1_errata.pdf HDCP Specification Rev1_2.pdf HDCP Specification Rev1_4.pdf HDCP Specification Rev1_4_Secure.pdf HDCP_GMSL_Amendment_04Mar10.pdf HDCP_on_DLI_Specification_Rev1_0.pdf HDCP_Specification Rev1_0.pdf HDCP_Specification Rev1_1.pdf HDCP_Specification Rev1_3.pdf HDCP介绍.pptx hdmi协议.doc testconceptforHDCP.pdf 基于HDCP协议的认证研究与流加密算法的实现.pdf HDCP1.x版本通道保护机制及秘钥说明.docx
2024-03-28 11:40:18 9.79MB HDCP 各协议版本
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gnina(发音为NEE-na)是一个分子对接程序,具有使用卷积神经网络对配体进行评分和优化的综合支持。 这是的叉子,是的叉子。 帮助 请。 提供一个示例Colab笔记本,其中显示了如何使用gnina。 引文 如果您发现gnina有用,请引用我们的论文: GNINA 1.0:分子对接与深度学习(主要应用引用) 阿McNutt,P Francoeur,R Aggarwal,T Masuda,R Meli,M Ragoza,J Sunseri,DR Koes。 ChemRxiv,2021年 卷积神经网络的蛋白质配体评分(主要方法引用) M Ragoza,J Hochuli,E Idrobo,J Sunseri,DR Koes。 J.化学。 Inf。 模型,2017 基于原子网格的卷积神经网络的配体姿态优化M Ragoza,L Turner和DR Koes。 分子与材料的机器学习NIP
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我把网上的websphere快速入门补充完整,放在一个word文档中,并建立了文档结构视图,这样学习起来比较方便
2024-03-28 00:59:10 660KB websphere 快速入门 学习笔记
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为方便调查宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布,需对植物识别方法进行研究。针对YOLO v5s模型参数量大,对复杂背景下的植物不易识别等问题,提出一种复杂背景下植物目标识别轻量化模型YOLO v5s-CBD。改进模型YOLO v5s-CBD在特征提取网络中引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet(Bottleneck transformer network),使卷积和自注意力相结合,提高模型的感受野;同时在特征提取网络融入坐标注意力(Coordinate attention,CA),有效捕获通道和位置的关系,提高模型的特征提取能力;引入SIoU函数计算回归损失,解决预测框与真实框不匹配问题;使用深度可分离卷积(Depthwise separable convolution,DSC)减小模型体积。实验结果表明,模型YOLO v5s-CBD在单块Nvidia GTX A5000 GPU 帧率可达140帧/s,模型体积为8.9MB,精确率P为95.1%,召回率R为92.9%,综合评价指标F1为94.0%,平均精度均值mAP为95.7%,在VOC数据集平均精度均值可达80.09%。
2024-03-27 17:29:31 1.44MB 毕业设计 yolo论文 深度学习
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XX县智慧教育教师培训学习培训系统.pdf
2024-03-27 15:43:32 2.12MB
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支持向量机(SVM)不仅可以用于分类问题,还可以用于回归问题。在 SVM 回归中,模型的目标是尽量拟合给定的数据集,同时保持尽可能多的数据点落在间隔(epsilon-tube)内。
2024-03-26 21:38:18 224KB matlab 支持向量机 机器学习 数学建模
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学习UVM中文文档,很好理解。主要从整体架构上理解,并有详细的说明
2024-03-26 09:36:21 3.1MB
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tensorflow_gpu-2.8.0-cp38-cp38-win_amd64.whl.rar python 3.8.3 tensorflow 2.8.0 Gpu版本 去掉后缀.rar pip install tensorflow_gpu-2.8.0-cp38-cp38-win_amd64.whl 既可以使用
2024-03-25 23:16:24 417.66MB tensorflow python 人工智能 深度学习
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