自适应滤波算法在功率谱估计中的应用研究，贾存丽，郭娜，功率谱估计是分析随机信号的一种重要分析方法，功率谱估计一般可分为经典谱估计(非参数估计)和现代谱估计(参数估计)两种方法，在��

基于相关滤波器的视觉跟踪方法中自适应尺度估计的比较研究

PyTorch的官方实现： 深度学习中域内不确定性估计和集合的陷阱，ICLR'20 / / // 海报视频（5分钟） 环境设定 以下内容允许使用创建并运行具有所有必需依赖项的python环境： conda env create -f condaenv.yml conda activate megabayes 日志，图表，表格，预训练砝码 在文件夹中，我们提供： 保存的日志以及所有计算结果 ipython笔记本示例，可重现绘图，表格并计算深整体等效（DEE）分数 某些模型的预训练权重可以在以下： 和等。这些权重还可以通过通过命令行界面下载： pip3 install wldhx.yadisk-direct % ImageNet curl -L $(yadisk-direct https://yadi.sk/d/rdk6ylF5mK8ptw?w=1) -o deepens_imag

FitHiC和FitHiC2 Fit-Hi-C（或FitHiC）最初由Ferhat Ay，Timothy Bailey和William Noble于2014年1月19日开发。目前由Ferhat Ay（ferhatay @ lji）进行维护和更新。 .org）和Arya Kaul（akaul @ lji （.org）在拉荷亚变态React和免疫学研究所的中。 当前版本被命名为FitHiC2 （或FitHiC 2.0 ），因为与 FitHiC 相比增加了许多新功能，例如： 发现染色体间的显着相互作用， 应用合并过滤器算法过滤掉假定的旁观者相互作用，并仅保留直接CIS染色体相互作用， 报告相互作用的 bin 对之间的预期接触计数，以及原始（观察到的）接触计数，以评估从预期接触计数中观察到的丰富度。 请使用来讨论/错误报告/分析问题。 发送电子邮件至 fithic@googlegrou

ROS：img2pose 通过6DOF人脸姿势估计进行人脸对齐和检测 该存储库为img2pose神经网络提供了一个ROS包装节点，用于在多个面部上进行六个自由度（6DoF）检测，而无需事先进行面部检测。 此存储库中包含的模型已在WIDER FACE数据集中进行了训练。 原始模型和培训说明可在项目。 在Intel 和GeForce GTX1060 / 6Gb上以运行 安装 将此存储库克隆到catkin工作区中，并在运行catkin_make之前使用catkin_make安装依赖catkin_make 。 pip3 install -r requirements.txt 用法 当前有一个包装器节点，用于加载模型，订阅sensor_msgs / Image主题，在图像回调函数中运行预测并以彩色轴的形式将6DOF头部姿势渲染到框架上。 rosrun ros_img2pose img2po

该函数读取 SINEX 文件的“解决方案/估计”块并将其作为单元矩阵返回。

跳频信号运用越来越广泛，关于跳频信号参数估计的论文，希望能够帮到大家学习。

艾特肯的插值法艾特肯的程序系统地、连续地产生更好的插值多项​​式，对应于牛顿除法公式的连续高阶截断。 给定一组 x 和对应的 f(x)，估计 f1(x1) f1= aitken(x,f,x1) f = x 的对应函数f1= x1 的对应函数

动态面板模型GMM估（广义矩估计）全套资料，stata实操详细讲解（代码+数据）（具体的例子，结合xtabond2命令以及xtbcfe命令），配有本人视频讲解，无论是理论讲解还是实操都讲的很详细哦，视频时长1小时左右，基本都是精华，全套资料一共大约制作了本人5天时间，讲的真的十分详细，既适合小白快速入门GMM，又适合已经初步了解的朋友学习，保证你看完就会对动态面板GMM估计有一个新的理解，并且可以快速运用到实际的论文写作里面，资料制作不易，希望大家给点支持！ 通常所用的OLS等方法，基本逻辑是从计量模型对数据拟合的角度分析，得出最好的估计参数。但是当我们引入被解释变量之后一期试图来解决内回归存在的内生性问题时，给系数估计带来了巨大的挑战，OLS、固定效应、随机效应的估计均是有偏且不一致的，为了解决这一问题，广义矩估计GMM应运而生！GMM方法，又称为广义矩方法（Generalized Moment Method），该方法所用的思路与传统思路完全不同。任何计量模型都有一定的适用性，即数据要满足一定的要求。GMM方法的思路是，从计量模型对数据的要求出发，得出一系列矩条件，再根据这

在已有“均值估计方法”基础上提出了一种针对一维离散混沌映射的参数估计方法，该方法充分利用了混沌信号的各态历经性和同步参数敏感性的特点，它对一维离散混沌映射的估计精度比“均值估计方法”高。最后通过对Chebyshev和Tent这两种典型一维离散混沌映射进行数值仿真来验证本文方法的有效性。