《机械系统与信号处理》是一本跨学科的机械、航空和土木工程杂志，其宗旨是报道由于动态系统的传感、仪器、信号处理、建模和控制等新技术而取得的最高质量的科学进步。

脑电图提取 1,2 ， 1 ， 1 ， 3 ， 1 1密歇根州立大学计算机科学系，人类增强与人工智能实验室2密歇根州立大学心理学系感知与注意力实验室的神经影像学3纽约大学计算机人类智能实验室，阿布扎比，电气与计算机工程系 一个用于提取EEG特征的pyhton软件包。 最初是针对论文而开发的，该论文发表在Digital Health的前沿杂志上，有关临床决策中的机器学习专刊。 获取BibTex引用（或滚动至本页底部）。 据我们所知，EEGExtract是当前可用的最全面的EEG特征提取库。 该库正在积极维护中，如果您认为添加特定功能对社区有益，请提出一个问题！ 设置 确保您具有在requirements.txt列出的必需软件包。 如果不确定，请使用pip install -r requirements.txt 。 只需下载EEGExtract.py文件并将其EEGExtrac

数字图像处理，冈萨雷斯，文字版，英文版，第四版，全球版，带书签，彩色超清晰，英文版电子书：Digital Image Processing 4th Edition

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伯特 ***** 2020年3月11日新产品：更小的BERT模型***** 此版本发行了24个较小的BERT模型（仅限英语，无大小写，使用WordPiece掩码进行了培训），在读物精通的 。 我们已经证明，除了BERT-Base和BERT-Large之外，标准BERT配方（包括模型体系结构和训练目标）对多种模型尺寸均有效。 较小的BERT模型适用于计算资源有限的环境。 可以按照与原始BERT模型相同的方式对它们进行微调。 但是，它们在知识提炼的情况下最有效，在这种情况下，微调标签是由更大，更准确的老师制作的。 我们的目标是允许在计算资源较少的机构中进行研究，并鼓励社区寻找替代增加模型容量的创新方向。 您可以从 下载全部24个，也可以从下表单独下载： 高= 128 高= 256 高= 512 高= 768 L = 2 L = 4 L = 6 L = 8 L = 10 L = 12 请注意，此版本中包含的BERT-Base模型仅出于完整性考虑； 在与原始模型相同的条件下进行了重新训练。 这是测试集上相应的GLUE分数： 模型 得分 可乐 SST-2 MR

文字傻瓜 自然语言对文本分类和推理的攻击模型 这是该论文的源代码： 。 如果使用代码，请引用以下文章： @article{jin2019bert, title={Is BERT Really Robust? Natural Language Attack on Text Classification and Entailment}, author={Jin, Di and Jin, Zhijing and Zhou, Joey Tianyi and Szolovits, Peter}, journal={arXiv preprint arXiv:1907.11932}, year={2019} } 数据 我们的7个数据集在。 先决条件： 所需的软件包在requirements.txt文件中列出： pip install requirements.txt 如何使用

FinBERT-QA：使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术，首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法，首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务，然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ，它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:

Kermalis的VG音乐工作室 VG Music Studio是最常见的GBA音乐格式（MP2K），AlphaDream的GBA音乐格式，最常见的NDS音乐格式（SDAT）和更罕见的NDS / WII音乐格式（DSE）的音乐播放器和可视化程序。 PMD2等]。 如果您想聊天或想要将游戏添加到我们的配置中，请加入我们的 去做： 一般 MIDI保存-使用Sequencer类预览MIDI MIDI保存-具有保存选项（例如重新映射）的UI MIDI保存-使错误更清晰 语音表查看器-提供大量信息的工具提示 可拆钢琴 速度数值（适合） 帮助对话框，说明每个引擎的命令和配置 AlphaDream

python-pesq 适用于Python用户的PESQ（语音质量的感知评估）包装 这段代码是专门为numpy数组设计的。 要求 C compiler numpy cython 编译安装 $ git clone https://github.com/ludlows/python-pesq.git $ cd python-pesq $ pip install . # for python 2 $ pip3 install . # for python 3 $ cd .. $ rm -rf python-pesq # remove the code folder since it exists in the python package folder 用pip安装 # PyPi Repository $ pip install pesq # The Latest Version $ pi

信号处理 第二版 英文原版 Nasser Kehtarnavaz