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智慧城市时空大数据的城市治理应用实践
智慧城市时空大数据的城市治理应用实践 智能感知 人工智能
2021-11-01 21:02:28
34.38MB
智慧城市
时空大数据
城市治理
智能感知
1
基于压缩感知的ofdm信道估计
基于压缩感知的ofdm信道估计简单代码
2021-11-01 17:04:50
2KB
matlab
压缩感知
信道估计
PC_SBL_1D.m
该算法实现了PCSBL,结构耦合贝叶斯算法是一种考虑了信号块稀疏特点的重构算法,该算法不需要知道块稀疏信号的结构信息,可以实现一维信号的重构。算法中给出了参考论文,供学习参考。
2021-11-01 16:08:15
2KB
压缩感知
重构算法
SBL
PCSBL
1
sparseRep.pdf
稀疏表示matlab代码的解释文档
2021-11-01 16:05:04
584KB
稀疏表示
压缩感知
1
压缩感知理论介绍.ppt
压缩感知理论的介绍
2021-11-01 16:05:02
643KB
压缩感知
1
智简物联感知网解决方案白皮书.pdf
稀缺资源
2021-11-01 16:04:56
1.07MB
物联网
1
基于能量的频谱感知.m
利用MATLAB实现了基于能量的频谱感知,基于BPSK调制信号,给出了在不同信噪比的情况下,检测性能的结果
2021-11-01 13:33:46
1KB
MATLAB
频谱感知
能量检测
1
基于M2M4的频谱感知算法仿真.zip
利用MATLAB完成了基于M2M4的频谱感知算法仿真,包括多种调制信号,BPSK、QPSK、8PSK、MSK、QAM等
2021-11-01 13:22:24
5KB
MATLAB
频谱感知
M2M4算法
认知无线电
1
StereoNet-ActiveStereoNet:立体匹配StereoNet:pytorch中的实时边缘感知深度预测模型的指导层次细化。 ECCV2018; ActiveStereoNet:主动立体声系统的端到端自我监督学习ECCV2018口语-源码
StereoNet:在pytorch中对实时边缘感知深度预测模型进行指导的分层优化。 ECCV2018 ActiveStereoNet:主动立体声系统的端到端自我监督学习ECCV2018口语 如果您想就StereoNet与我交流,请随时与我联系。 我的电子邮件: 我的模型结果 现在,通过端到端训练,我的模型的速度可以在540 * 960 img上达到25 FPS,在场景流数据集上,最佳结果是1.87 EPE_all(使用16X多个模型),1.95 EPE_all(使用16X单个模型)。 以下是侧面输出和预测示例 火车例子 测试例 在titan xp gpu上超过100FPS KITTI20
2021-10-29 17:38:02
8.17MB
google
realtime
depth
stereo
1
易语言程序感知鼠标移动
易语言程序感知鼠标移动做出相应反应,比如你的程序需要鼠标移动到按钮上,按钮会产生相应的变化,或者鼠标移动到某处显示相关内容等等,都不是问题
2021-10-29 15:11:49
1KB
易语言
鼠标
移动
1
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