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可以用遗传算法GA优化LSTM网络的超参数

基于深度学习的JPEG图像篡改检测技术，运用深度学习强大的特征学习和模型表达能力，提取JPEG压缩图像的特征信息，通过实现对篡改图像的检测与篡改区域的定位，提高篡改检测准确率和篡改区域的定位精度。

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可以对物候时间序列分析，看其与温度之间的关系

the-little-elixir-otp-guidebook-code：The Little Elixir＆OTP Guidebook的代码示例

稳健的电力系统状态估计器对于监控应用至关重要。 根据我们的经验，我们发现使用投影统计的鲁棒广义最大似然（GM）估计是文献中最好的方法之一。 它对多个交互和一致的不良数据、不良杠杆点、不良零注入以及某些类型的网络攻击具有鲁棒性。 此外，其计算效率高，适合在线应用。 除了 GM 估计器的良好击穿点外，它在高斯或其他厚尾非高斯测量噪声下具有很高的统计效率。 使用 SCADA 测量的 GM 估计器的原始版本是由 Mili 和他的同事在 1996 年提出的 [1]。 通过在 [R2] 中使用 Givens 旋转增强了其数值稳定性。 在 [R3] 中，GM 估计器被扩展为同时估计变压器抽头位置和系统状态。 错误的零注射也得到了解决。 在 [R4] 中，提出了 GM 估计器来处理动态状态估计中的创新和观察异常值以及测量损失。 在这里，我们想与所有研究人员分享 GM 估计器的 Matlab 代码。 我们还

MATLAB小波软硬阈值去噪代码基于小波的去噪MATLAB代码 要运行该实现，只需运行“ project.m”文件。 将出现5张图像： 原始的“莱娜” 256x256图片（黑白） 添加了AWGN的图片 图片通过纸算法实现去噪 通过Visushrink硬阈值实现对图像进行去噪 通过Visushrink软阈值实现对图像进行去噪 相应的嘈杂的SNR和所有三个去噪的图片也将被打印在命令窗口中。 Visushrink算法的代码（用于比较）由M. Kiran Kumar实现，并通过Mathworks网站（）下载。 Lipschitz指数是由Venkatakrishnan等人通过题为“使用小波变换模量极大值（WTMM）的Lipschitz指数（LE）的测量”的方程式（9）来计算的。 （IJSER-2012年6月）。

做过修正的分辨率重建源码。基于SRCNN神经网络，MATLAB源码

镀膜模拟软件code英文教程。网站上也可下载，结合在线视频较为直观。