空气环境问题越发成为人们关注的焦点.除了工厂排放的各种废气，私家车的普及都导致了当前令人担忧的空气环境状况.国家相关部门也开始加大对空气环境的治理，提出了环境质量网格化监测的相关政策.在此背景下，市场涌现出很多微型监测仪器，但由于自身内部的传感器精准度不够，存在数据偏差的问题.为了解决这一问题，本文通过利用神经网络技术中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型结合半监督学习方法，达到提高监测数据的精准度的目的.通过与其它模型进行对比分析，该方法达到了一定的效果.

PDF为Arikan教授《Channel polarization: A method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels》的翻译本（除附录）。

针对网络入侵检测准确率偏低而误报率偏高的问题，提出一种融合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆（ BILSTM）网络的网络入侵检测方法。对 Kddcup99数据集进行预处理，并分别使用CNN模型、 BILSTM模型提取局部特征和长距离依赖特征，通过注意力机制计算特征的重要性，利用 softmax分类器获得最终的分类结果实验结果表明，与基于CNN和基于LSTM的方法相比，该方法的网络入侵检测效果较好，其准确率可提高至95.0%，误检率可降低至5.1%。

针对智能小车在实际应用中的需要，设计了一种基于ARM和Linux的具有路径记忆循迹功能的智能小车。利用ARM和Linux操作系统，实现了对智能小车的超声波避障模块、电机等的控制。

在Tensorflow中使用记忆增强神经网络进行一枪学习。 更新：添加了对Tensorflow v1 *的支持。 本文采用记忆增强神经网络的一站式学习的Tensorflow实现。 目前的执行进度： 实用功能： 图像处理器 指标（精度） 相似度（余弦相似度） LSTM控制器和存储单元 批处理发生器 Omniglot测试人员代码 通过自动编码器进行无监督功能学习 牛/新出生识别 基准数据集是。 所有数据集都应放置在文件夹中。 亚当·桑托罗，谢尔盖Bartunov，马修Botvinick，大安Wierstra，蒂莫西Lillicrap，一次性学习与记忆，增强神经网络，[ ]

时空记忆网络的Trainig脚本 该代码库实现了具有训练代码。 要求 python包 火炬 python-opencv 枕头 yaml ga 雅克 进步 （可选） GPU支持 GPU内存> = 12GB CUDA> = 10.0 数据 有关准备好的数据集的数据组织的更多详细信息，请参见doc 。 释放 我们在代码库中提供了具有不同主干的预训练模型，结果在带有梯度校正的DAVIS17-val上得到了验证。 模型 骨干 数据后端 Ĵ F J＆F 关联 第一人称射击 STM循环 Resnet18 大理 65.3 70.8 68.1 14.8 STM循环 Resnet50 皮尔 70.5 76.3 73.4 9.3 正在运行 将根文件夹附加到python解释器的搜索路径 export PYTHONPATH= ${PYTHONPATH} :./ 要训​​练STM网

长记忆SV模型（LMSV）

搞计算机需要记忆大量数据，这个可以帮助你提高记忆力

吉他五线谱指板记忆练习器C# 源码

卡片记忆小游戏，里面有源代码，玩的方式是每次记忆一次成功，则卡片的数量会增加一个，比如刚开始是5个，1，2，3，4，5你必须记住他们他们的位置并且按顺序记住，然后消除！