通过卷积神经网络学习人机交互 在我在东京大学的研究实习期间保存所做工作的资料库。 日本农业技术研究院。 这项研究是关于使用卷积神经网络（CNN）通过从力传感器中学习数据模式来对人类的几种触摸交互类型进行分类（p，划痕，轻击，硬压和中性）。 该传感器将人的触觉转换为3维力数据。 数据 每0.02秒（50 fps）使用pySerial获取数据。 十个人每次对传感器进行30次触摸交互并记录数据。 从数据统计数据中推断出一个合适的阈值，以区分噪声中的正信号和一个正事件（样本）的合适数量的帧。 通过将每个数据样本内插到40帧并对它们进行归一化以减少零偏噪声的影响，对数据进行预处理。 由于该数据集属于实验室中的个人，因此此处未共享。 即将完成涵盖受试者身份以保护其隐私的过程，然后将发布数据集。 该模型 使用Python中的Keras框架使用数据训练了CNN模型。 Adam优化器用于lr = 1

谷歌浏览器扩展看板娘（含model），解压后直接通过谷歌浏览器扩展程序加载即可，部分model未加载，可以自己通过配置文件修改增加；

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视窗 的Ubuntu OS X 与我们聊天 覆盖范围 待定 待定 关于 是针对基于LLVM的语言的自动化分析框架。 该版本支持LLVM 5.0。 执照 是根据经过修改的BSD许可证发行的。 有关详细信息，请参见 。 安装 cd seahorn ; mkdir build ; cd build cd seahorn ; mkdir build ; cd build （build目录也可以在源目录之外。） cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=run ../ （添加-GNinja以使用生成器代替默认生成器。可以使用-DCMAKE_BUILD_TYPE=设置构建类型（发布，调试）。） cmake --build . 建立依赖关系（Z3和LLVM） cmake --build . --target extra && cmake .. cmake --bu

该书于2008年由springer出版。是基于matlab实现的模型预测控制，里面的例子采用matlab编程，并介绍实际工程例子。

TMT-SysML模型 欢迎使用三十米望远镜SysML模型 TMT天文台公司目前正在开发30米望远镜（ ）系统。 与TMT相关的分析的主要目标是为不同的操作场景提供与状态有关的功率汇总，并证明设计，批量汇总和运营用例的持续时间分析均满足要求。 该系统的核心是具有492段，直径30米的主镜，全功能副镜和铰接三级镜的广角高空Ritchey-Chretien望远镜。 对准和定相系统是Shack-Hartmann（SH）波前传感器，负责TMT的整体自适应光学波前质量。 该模型是使用严格且自动化的SysML进行基于模型的系统分析的方法构建的。 该方法支持我们前面提到的那种系统分析，即需求验证。 该方法的严格性是通过建模方法建立的，该方法是INCOSE的面向对象系统工程方法（OOSEM）的扩展。 该扩展被称为可执行系统工程方法（ESEM），提出了一组分析设计模式，这些设计模式由各种SysML结构

潮汐模型驱动程序 （TMD） 工具箱在用户当前的 Matlab 中运行 安装。TMD允许用户访问特定的潮汐模型，输出谐波 常数（海面高度和洋流分量的振幅和相位; 和潮汐流椭圆属性），并进行潮汐预测。 TMD 2.5包括两个组件：（1）一组用于访问潮汐场和进行预测的脚本;（2）图形用户界面（GUI），用于快速浏览潮汐字段，放大感兴趣区域，并选择预测特定变量的点和时间范围。

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