HUAWEI华为荣耀MagicBook 14 2021款 I7-1165G7独显 MX450 16GB+512GB(NDR-WFE9HN)原装出厂系统恢复原厂系统
自带所有驱动， 电脑管家等 ；
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2022-11-21 15:03:48
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浅层和深层卷积网络用于显着性预测
该论文在
（*）
（*）
（*）平等贡献
之间的联合合作：
抽象的
传统上，基于神经科学原理通过手工制作的功能解决了图像显着区域的预测问题。 但是，本文通过训练卷积神经网络（convnet），以完全数据驱动的方法解决了该问题。 学习过程被表述为损失函数的最小化，该损失函数使用提供的地面真实性来测量预测显着性图的欧几里得距离。 最近发布的显着性预测大型数据集提供了足够的数据来训练快速而准确的端到端体系结构。 提出了两种设计：从头开始训练的浅层卷积网络，以及另一种更深层次的解决方案，其前三层改编自另一种经过训练的分类网络。 据作者所知，这是为显着性预测目的而经过培训和测试的首批端到端CNN
出版物
感谢计算机科学基金会的支持， 得以公开发表。 也可以使用。
请引用以下Bibtex代码：
@InProceedings{Pan_2016_CVPR,
au
2022-11-16 15:59:58
680KB
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HUAWEI MateBook D 16 i7 集显 16GB+512GB (RLEF-16)出厂原装原厂系统；
自带所有驱动，电脑管家等 ；
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2022-11-14 18:06:15
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SIGLINE 在当前轴上绘制一条具有统计显着性的线sigline(xs) 绘制二维值之间的显着性线沿 x 坐标的向量 xs。
sigline(xs,lbl) 在重要线旁边放置一个文本 lbl。
sigline(xs,lbl,h) 尝试在 a 上方绘制显着性线具有句柄 h 的图形对象中的最高值。 如果 h 不是图形句柄，该线将绘制在 h 值上方。
sigline(xs,...,vy) 给出了一种指定在上面绘制的线的方法vy 不应假定为图形对象。 这是可选并覆盖 h； 但可能永远不需要。 vy 是一个y 轴上的值，上面绘制了 sig 线。 只有对给定 y 在 h 中可能的、罕见的意外发生有用匹配一个图形对象的值。
示例 #1：绘制 5 个随机点并在它们之间添加一条显着性线第 2 点和第 4 点。 情节（randint（5,1）） 信号线([2,4])
示例 #3：将 5 个随机点
2022-11-11 21:17:06
2KB
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HUAWEI华为Matebook X 2017款 i7 集显 WT-W19
出厂系统原装系统原厂系统;
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2022-11-11 15:04:30
2.74MB
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威尔凯 WKR5000S汉显双屏电机软起动器系列说明书rar,威尔凯 WKR5000S汉显双屏电机软起动器系列说明书
2022-11-07 10:05:21
1.51MB
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华为HUAWEI荣耀MagicBook Pro 锐龙版 AMD R5 集显 8GB+512GB (HLY-W19R)原厂系统
AMD Ryzen锐龙版 自带所有驱动，电脑管家等
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2022-11-04 18:01:12
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