ModelingToolkit.jl：Julia中用于自动并行化科学机器学习（SciML）的建模框架。 用于集成符号的计算机代数系统，用于物理知识的机器学习和微分方程的自动转换

在现有阈值去噪算法的基础上提出了一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法，该算法提出的新阈值函数具有连续可导、小波系数偏差小、阈值自适应性强等优势。不仅保留了分解后的低频小波系数，还有效滤除了高频系数中的噪声系数，使得重构后的图像更接近原始图像。对高斯白噪声的Bridge图像、Lena图像及含“斑点噪声”的B超Fetus图像进行仿真，实验的结果表明，无论是新阈值函数的视觉效果，还是定量指标PSNR和MSE，均优于现有的阈值图像去噪算法。其边缘及细节信息能得到较好的保护，无明显振荡，图像更平滑、均匀，且在复杂噪声背景下，该方法具有较好的顽健性。

将数据编码为以下任何一种：澳大利亚邮政条码、Aztec Code、Aztec Runes、Channel Code、Codabar、Codablock-F、Code 11、Code 128、Code 16K、Code 2 of 5（包括 IATA、Datalogic、ITF14、Deutsche Post Leitcode 和 Identcode）、Code 32（意大利 Pharmacode）、Code 39、Code 39+、Code 49、Code 93、Code One、Data Matrix（包括 DMRE）、DotCode、Dutch Post KIX、EAN、Grid Matrix、GS-1 DataBar （包括堆叠和​​复合符号）、Han Xin、HIBC、日本邮政、韩国邮政、LOGMARS、MaxiCode、MSI、PDF417 和 Micro PDF417、Pharmacode、POSTNET、PLANET、QR Code 和 Micro QR、Royal Mail 4-state (RM4SCC)和 Mailmark、Telepen、Ultracode、UPC-

igbt内部等效电路图及图形符号 IGBT（绝缘栅双极型晶体管）综合了GTR与MOSFET的优点，是以达林顿结构组成的一种新型电力电子器件，其主体部分与晶体管相同。

1.领域：matlab，2PSK,4PSK,8PSK,16PSK的误码率 2.内容：【提供操作视频】通过matlab对比2PSK,4PSK,8PSK,16PSK的误码率,无符号率以及星座图 3.用处：用于2PSK,4PSK,8PSK,16PSK的误码率编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

用于制作Unity的TextMeshPro所用字体的字符集，包含20000汉字字符+英文数字字符+部分特殊符号，基本满足一切字体需要。

表情符号情绪 表情符号情绪数据 带有简约API的轻量级，易于使用的JSON数据 根据佩特拉（Petra）克拉里·诺瓦克（Kralj Novak）的工作； 茉莉花Smailović； Sluban，Borut和Mozetič，Igor，2015年，表情符号情感排名1.0 ，斯洛文尼亚语言资源库CLARIN.SI， //hdl.handle.net/11356/1048。 他们邀请83位人类注释者按照情感极性（消极，中性或正面）在13种欧洲语言中标记超过160万条推文，而其中大约4％的推文中包含表情符号 此模块基于和根据 计算出的派生数据提供 查看该库提供的数据。 API 要求/导入emoj

计算任意网格的有符号距离场 该项目计算三角形网格的近似SDF。 它适用于非水密网格（带Kong的网格），自相交网格，具有非流形几何的网格以及面方向不一致的网格。 安装 pip3 install mesh-to-sdf 如果您使用的是Windows或Mac，则需要解决pyrender中的一个错误。 检查下面的常见问题解答。 例子 体素化网格 mesh_to_voxels函数创建一个SDF值的N N N N数组。 在此示例中，使用Marching Cubes重建网格，然后进行渲染。 from mesh_to_sdf import mesh_to_voxels import trimesh import skimage mesh = trimesh . load ( 'chair.obj' ) voxels = mesh_to_voxels ( mesh , 64 , pad = True )

sdf-polygon-2d 在二维空间中对多边形的有符号距离场进行采样 安装 npm install sdf-polygon-2d 用 var createSDF = require('sdf-polygon-2d'); var points = [ [-10, -10], [-10, 10], [ 10, 10], [ 10, -10] ]; // pass an array of polygons, including polygons with holes var sample = createSDF([points]); console.log(sample(0, 0)) // -10 console.log(sample({ x: 10, y: 0 })) // 0 console.log(sample([20, 0])) // 10 更多示例 执照

为了提高图像分割的速度和精度，提出了一种新的基于ChanVese水平集模型(CV模型)的梯度加速分割模型。首先，在CV模型的能量函数中加入一个内部能量项，抵消演化过程中水平集函数和符号距离函数的偏差，从而消除分割中周期性重新初始化的过程；其次，提出了梯度加速项，通过感兴趣区域的图像特征，快速得到该区域的边界，且能够提高弱边界的分割精度。实验证明，提出的方法不仅能够加速特定区域的分割、提高分割精度，还能保持分割过程的稳定性。