BA-Net：一种深度学习方法，可使用卫星图像的时间序列来绘制和绘制燃烧区域的日期 在过去的几十年中，用于烧伤区域的地图绘制和从遥感影像确定日期的方法一直是广泛研究的对象。 当前方法的局限性，以及对它们所需的输入数据的大量预处理，使其难以改进或应用于不同的卫星传感器。 在这里，我们探索基于每日多光谱图像序列的深度学习方法，这是一种有前途且灵活的技术，可应用于具有各种空间和光谱分辨率的观测。 我们使用从VIIRS 750 m波段重新采样到0.01º空间分辨率网格的输入数据测试了全球五个区域的建议模型。 派生的燃烧区域已针对更高分辨率的参考地图进行了验证，并与MCD64A1 Collection 6和FireCCI51全局燃烧区域数据集进行了比较。 我们显示，尽管使用的空间分辨率观测值低于两个全局数据集，但拟议的方法在燃烧区域测绘的任务中取得了竞争性的结果。 此外，与最先进的产品相比，我们改善

UNet Stylegan2 使用UNet Discriminator实现Stylegan2。该存储库的工作方式与大致相同。只需将所有stylegan2_pytorch命令替换为stylegan2_pytorch unet_stylegan2 。 更新：结果非常好。将需要研究将其与其他一些技术结合起来，然后我将编写完整的使用说明。 安装 $ pip install unet-stylegan2 用法 $ unet_stylegan2 --data ./path/to/data 引文 @misc { karras2019analyzing , title = { Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN } , author = { Tero Karras and Samuli Laine and Miika

在本文中，我们将讨论使用增强数据集训练DNN分类器。

GTO（Artificial gorilla troops optimizer）（matlab智能优化算法）(2021).zip

Prometheus-api-client Prometheus http api的Python包装器和一些用于度量处理的工具。 安装 要安装最新版本： pip install prometheus-api-client 要直接从此分支安装： pip install https://github.com/AICoE/prometheus-api-client-python/zipball/master 链接 入门 用法 是Cloud Native Computing Foundation项目，是一个系统和服务监视系统。 它以给定的时间间隔从已配置的目标收集指标（时间序列数据），评估规则表达式，显示结果，并在发现某些情况为真时触发警报。 从Prometheus主机获得的原始时间序列数据有时可能难以解释。 为了更好地理解这些指标，我们为Prometheus http api创建了Py

在本文中，我们将看到如何通过数据扩充来实现相同的结果。

快乐变形金刚 Happy Transformer是基于构建的软件包，可轻松利用最新的NLP模型。 目录 新闻： 2021年1月12日 即将推出2.0.0版！ 我们从头开始完全重新设计了Happy Transformer。 新的功能： 问答训练 多标签文字分类训练 文本分类的单一预测 不推荐使用的功能： 掩蔽词预测训练 具有多个遮罩的遮罩字预测 重大更改： 一切 Happy Transformer已经过重新设计，以提高可伸缩性。 现在，添加新模型和功能比以往任何时候都容易，并且我们鼓励您创建PR来为该项目做出贡献。 2020年11月23日 上个月，Happy Transformer在名

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在本文中，我们将研究一种称为Logistic回归分类器的有监督的机器学习算法，用于多类分类。

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