This monograph by one of the world's leading vision researchers provides a thorough, mathematically rigorous exposition of a broad and vital area in computer vision: the problems and techniques related to three-dimensional (stereo) vision and motion. The emphasis is on using geometry to solve problems in stereo and motion, with examples from navigation and object recognition. Faugeras takes up such important problems in computer vision as projective geometry, camera calibration, edge detection, stereo vision (with many examples on real images), different kinds of representations and transformations (especially 3-D rotations), uncertainty and methods of addressing it, and object representation and recognition. His theoretical account is illustrated with the results of actual working programs.Three-Dimensional Computer Vision proposes solutions to problems arising from a specific robotics scenario in which a system must perceive and act. Moving about an unknown environment, the system has to avoid static and mobile obstacles, build models of objects and places in order to be able to recognize and locate them, and characterize its own motion and that of moving objects, by providing descriptions of the corresponding three-dimensional motions. The ideas generated, however, can be used indifferent settings, resulting in a general book on computer vision that reveals the fascinating relationship of three-dimensional geometry and the imaging process.

本文在双向中继传输（TWRT）中提出了非相干传输算法，该算法执行了基于差分空时分组编码的多符号差分检测（MSDD）。 具体而言，通过在TWRT中进行详尽搜索，开发了通用似然比测试辅助MSDD（GLRT-MSDD）。 为了解决高复杂性这一具有挑战性的问题，对GLRT-MSDD模型进行了重构，并推导了一种基于电子反馈的MSDD（DF-MSDD）模型。 此外，性能分析和仿真证明，与TWRT中的GLRT-MSDD相比，所提出的DF-MSDD提供了可靠的误码率性能，并且具有较低的复杂度。

matlab桃心代码使用多个功能的心音信号分类 使用多种功能对心音信号进行分类的数据和代码 用于MFCC功能提取； Matlab代码心音信号处理MFCC功能 用于DWT要素提取； Matlab代码心音信号处理DWT功能 用于MFCC和DWT功能提取； Matlab代码心音信号处理MFCC加DWT功能 对于DNN培训，请使用存储库文件夹中提供的功能（功能）； 使用python代码进行训练 数据库包含1000个.wav格式的音频文件，共有5个班级，每个班级有200个音频文件 AS，MR，MS，MVP和N是五类

（英语） 这个demo展示了如何实现卷积神经网络（CNN）对多输入的图像分类。例如，一个名为MNIST的手写数字数据集被分为上半部分和下半部分，如下图所示，上下半部分部分被送入多输入CNN。 （日本人） 这是一个卷积神经网络的演示，可以输入两种类型的图像。 有两个输入层，例如，输入层A用于输入动物面部图像，输入层B用于输入动物爪子图像，以此类推。 从 2019b 版本开始，一种称为自定义循环的方法成为可能，允许对深度学习进行更详细的自定义。为了方便尝试，手写数字的上半部分和下半部分分别从不同的输入层输入，将卷积等后得到的特征组合起来，用全连接层等进一步推进计算。 .如果您能告诉我您对此示例是否有任何更合适的数据或问题，我将不胜感激。还有一些地方还欠缺制作，希望以后继续更新。

MIMO系统中天线选择算法研究，熊建伟，钟强，在瑞利衰落信道条件下,通过天线选择可以提高多输入多输出(MIMO)系统的容量,并能有效地降低M IMO系统的复杂度和射频成本,天线选择算法�

Multiple Kernel Extreme Learning Machine

深度学习-处理多维度特征的输入 -Multiple Dimension Input-自用笔记6的糖尿病数据集

给Mac的Dictionary添加词典 添加方法： 1.解压文件得到词典文件 xxx.dictionary 2.finder(访达)中搜索Dictionaries 打开Dictionaries文件夹 注：Dictionaries文件夹路径在 Macintosh HD/Users/你的用户名/Library/Dictionaries 3.将解压得到的词典文件 xxx.dictionary拷贝到Dictionaries文件夹 4.打开mac应用程序中的词典应用，进入偏好设置（command + , ）勾选所添加的词典 5.enjoy！

超声CT图像重建matlab代码从多个OCT局部图像重建图像 光学相干断层扫描（ OCT ）是一种光学成像方法。 可以认为它类似于具有更高分辨率但穿透深度较低的超声成像。 但是，OCT无法完全穿透牙齿以观察牙齿之间的蛀牙，因为与X射线不同，该区域无法直接进入。 该项目试图从通常可以访问的从牙齿侧面拍摄的部分2D图像中重建牙齿的3D图像。 在图像捕获和图像配准方面探索了各种技术。 内容： 代码： composePath.m ：用于自动组合路径以加载扫描仪生成的OCT图像堆栈的函数 loadOCT.m ：用于加载图像堆栈的主要功能 preliminary.m：脚本用于操纵由Tomlins博士（玛丽，SMD）提供初步图像 reload_script.m ：用于将图像重新加载到Matlab中的脚本 saveAsPNGstack.m ：将体积保存到PNG堆栈 yStack.m ：用于处理y堆栈图像的脚本 loadRotatingOCT.m ：用于加载z堆栈图像的函数（由Tomlins博士提供的代码进行了修改） 使用的图像： 包含使用其他项目中用于比较的技术捕获的图像： DiagnoCAM res

pyimagesearch 的Keras Multiple outputs and multiple losses 代码复现。包含数据集。