A-MULTI-EXPOSURE-IMAGE-FUSION-BASED-ON-THE-ADAPTIVE-WEIGHTS

MMEA：多模态知识图的实体对齐 在第13届知识科学，工程与管理国际会议（KSEM'2020）上发表的论文“ ”的模型代码和数据集。 实体对齐在知识图（KG）集成中起着至关重要的作用。 尽管已经在探索不同知识图之间的关系嵌入的关联上进行了大量的努力，但是它们可能无法在实际应用场景中有效地描述和集成多模式知识。 为此，在本文中，我们提出了一种新颖的解决方案，称为多模式实体对齐（MMEA），以解决多模式视图中的实体对齐问题。 具体来说，我们首先设计一种新颖的多模式知识嵌入方法，以分别生成关系知识，视觉知识和数字知识的实体表示。 沿着这条路线，将通过多模式知识融合模块集成不同类型知识的多种表示形式。 在两个公共数据集上进行的大量实验清楚地表明，与最新方法相比，MMEA模型的有效性有了很大的提高。 数据集 来自论文“ ”的三个具有关系，数值和视觉知识的公共多模，即FB15k，DB15k和Y

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3D面部表面的非刚性配准是各种计算机视觉任务中的关键步骤。 在本文中，我们提出了一种基于薄板样条（TPS）和可变形模型的全自动3D人脸配准方法。 为了对复杂的3D面部表面的非刚性模态进行建模，采用薄板样条曲线来表示3D面部之间的转换。 最远点采样（FPS）方法用于自动生成薄板样条曲线转换的控制点。 3D人脸注册有两个阶段。 首先，通过在薄板样条曲线变换参考和目标之间进行最近点搜索来获得初步配准。 然后，通过使用基于可变形模型产生的动态参考，实现多样本配准，以提高配准的精度。 为了消除异常值，在两个阶段都提出了对策。 在Bu-3dfe和Bjut-3d人脸数据库上的实验表明，该方法是有效且鲁棒的。

多数据库 一个使用Spring Boot的简单的多数据库应用程序。 此应用程序有2个数据库： multi_db1 ， Foo和FooRepository类（和foo表）使用的PostgreSQL数据库 multi_db2 ，是Bar和BarRepository类（和bar表）使用MySQL数据库 迁移由Liquibase完成。

Multi-Camera Networks Principles and Applications

EasyMesh标准是WFA组织提出来的多AP组网的方案，并撰写了标准文档，前后共演进了4版，最初叫做Multi-AP，后来又起了新名字EasyMesh，上传的资料包括了4版标准的英文原版： Multi-AP specification version_v1.0.pdf Multi-AP_Specification_v2.0.pdf Multi-AP_Specification_v3.pdf Wi-Fi_EasyMesh_Specification_v4_0.pdf

自己写的一个虚拟示波器使用HANTEK6022BE的插件，可以先去 https://blog.csdn.net/xiongliya/article/details/124030017 看看效果再决定是否下载，只对HANTEK6022有效，手头有这个虚拟示波器的可以下载，软件我的资源里有下， VIRTINS Multi-Instrument这款软件功能还是很好用的，以前只能用用声卡，当然有高级示波器的就跳过了，在电脑上操作还是方便些，测量什么的鼠标一拖就可以了，还有软件滤波，波形放大等待功能，在带宽要求不高的时候用用这个还是比台式方便点

1、端到端asr模型conformer 在车机上的高通平台snpe移植成功 2、op替换 3、前向代码修改支持

多任务功能学习 这是一种用于同时学习多个任务（假设它们共享一组共同的潜在特征）的方法。 它基于规范化任务矩阵的范围。 使用跟踪规范进行正则化是该框架的特例。 在多任务学习的各种应用中，一个例子是产品对消费者的个性化推荐。 在论文，和中详细介绍了该方法。 注意，可以将方法与非线性核一起使用，而不要使用显式特征。 在使用Gram-Schmidt或Cholesky分解进行预处理之后，就可以在Gram矩阵上运行代码（请参阅第5节“ ）。