PyTorch中的高效神经体系结构搜索（ENAS） 实现PyTorch实现。 ENAS通过在大型计算图中的子图模型之间共享参数，将（ NAS ）的计算需求（GPU小时）减少了1000倍。 关于Penn Treebank语言建模的SOTA。 ** [注意]请使用作者提供的官方代码：** 先决条件 Python 3.6+ tqdm，scipy，imageio，graphviz，tensorboardX 用法 安装必备组件： conda install graphviz pip install -r requirements.txt 要训​​练ENAS以发现RNN的复发细胞，请执行以下操作： python main.py --network_type rnn --dataset ptb --controller_optim adam --controller_lr 0.00035 \

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需要监测和了解红树林生态系统及其周围环境的变化，以确定红树林生态系统在受到人为和自然驱动因素影响的情况下如何不断变化。 高空间分辨率（30 m）卫星和高性能计算设备的一致性是该过程的限制因素，需要存储和分析。 借此，我们介绍了基于Google Earth Engine（GEE）的方法，用于对红树林及其周围环境进行长期测绘。 在这项研究中，我们使用了基于GEE的方法：1）从不同的Landsat卫星图像创建1987-2017年的无大气污染数据； 2）评估随机森林分类器和后分类变化检测方法。 确定的1987年和2017年的总体准确度分别为0.87和0.96，然后是Kappa系数0.80和0.94。 变化检测结果表明，农业面积显着减少，而红树林，虾/养鱼场和荒地面积有所增加。 结果表明，土地利用和土地覆盖的相互转化正在影响研究区域内的景观动态。

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