CNN 深度网络由内置特征提取（展平）层和分类层组成。 通过省略特征提取层（转换层，Relu层，池化层），我们可以将诸如GLCM，LBP，MFCC等特征直接提供给CNN，仅用于单独分类。 这可以通过仅使用全连接层构建 CNN 架构来实现。 这有助于对音频数据进行分类。 http://cs231n.github.io/convolutional-networks/访问此页面以了解有关架构的疑问。 我使用过 C->R->F->F->F 架构

试用版 Barcode Xpress ActiveX 64x 试用版 Barcode Xpress .NET  试用版 试用版 开发语言： .NET/ActiveX/Java 可用平台： VB/VC/.NET/Java 当前版本： V11 是一款优秀的、高速的1D和2D条码生成、检测、识别控件，可以把条码放置在页面任何位置，支持Code 39 和128,UPC, EAN,4-state postal codes等一维条码和DataMatrix, QR Code, PDF417, Aztec二维条码

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《VS2019编译MQTT库 C/C++（超详细，含示例工程）》https://blog.csdn.net/zhh763984017/article/details/104060776 教程里用到的openssl依赖，由于原来官网的下来链接失效，经过粉丝反映，我把本地的依赖上传

介绍 一维（1D）信号/时间序列数据上的多个SOTA骨干深度神经网络（例如ResNet [1]，ResNeXt [2]，RegNet [3]）的PyTorch实现。 如果您在工作中使用此代码，请引用我们的论文 @inproceedings{hong2020holmes, title={HOLMES: Health OnLine Model Ensemble Serving for Deep Learning Models in Intensive Care Units}, author={Hong, Shenda and Xu, Yanbo and Khare, Alind and Priambada, Satria and Maher, Kevin and Aljiffry, Alaa and Sun, Jimeng and Tumanov, Alexey}, bookt

matlab优化泊松方程代码漂移扩散模型 这里是1D，2D和3D模型，它们使用有限差分求解半导体Poisson-Drift-Diffusion方程。 这些模型可用于为大多数半导体器件建模。 该模型的“双电荷载流子”版本当前可解决光照下的太阳能电池。 “单电荷载流子”版本解决了一种材料的电流-电压曲线，该材料仅具有空穴作为自由载流子，并且在黑暗中处于变化的施加电压下。 可以修改所有模型以求解其他系统（即，通过更改边界条件，添加重组率和修改生成率）。 使用称为Gummel方法的自洽迭代方法求解方程。 为了确保连续性方程的数值稳定性，使用了Scharfetter Gummel离散化以及新旧解决方案的线性混合。 1D /漂移扩散/单电荷载体/ src文件夹还包含使用Slotboom变量的实现，这是在不使用Scharfetter Gummel离散化的情况下实现稳定性的另一种方法。 C ++实现的要求：1D版本：C ++ 11编译器。 其中包含用于g ++编译器的make文件以及可用于通过IDE QT Creator进行编译的.pro文件。 同样，输入文件：“ parameters.inp”和“

barcodegen.1d-php5.v5.2.1.zip

Matlab的耳语nafld-1d-cnn 使用射频（RF）超声信号进行NAFLD诊断和肝脂肪分数定量的1D-CNN模型 该代码用于开发，训练和测试两个1D-CNN模型：a）区分NAFLD和对照（无肝病）的分类器； b）预测肝脏脂肪比例的脂肪比例估算器。 两种模型均使用射频超声信号作为输入，并使用MRI质子密度脂肪分数（PDFF）作为参考（标签）。 在分类器的情况下，NAFLD被定义为MRI-PDFF> = 5％。 livernet_1d_cnn.py包含分类器和脂肪分数估算器的最终模型架构。 对于模型训练和超参数调整，请使用hyper_parameter_tuning_classifier.py和hyper_parameter_tuning_ff_estimator.py 对于最终模型训练，请使用train_classifier.py和train_ff_estimator.py。 对于模型测试，请使用test_classifier.py和test_ff_estimator.py。 工具datagenerator.py为深度学习模型中使用的输入数据做准备。 原始的降采样的RF数据应存储

此函数 NLMF 对 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据执行非局部均值噪声过滤。 该函数部分是 c 编码的，用于 cpu 高效过滤。 适用于几乎所有图像数据类型，如 MRI、CT 和正常照片。 警告！，图像过滤消除了噪音，但重要的（医学）细节也可能丢失，（见评论中的讨论）。 原理 NL-Mean 滤波器： 像素周围的局部像素区域（块）与邻域（或整个图像中）的像素块进行比较。 补丁的中心像素根据补丁之间的二次像素距离进行平均。 功能： J = NLMF（我，选项）； 输入， I : 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据，范围为 [0..1] 的 Single 或 Double 类型选项：带有选项的结构，例如过滤强度输出， J : NL-means 滤波图像或图像体积功能（2）： J = NLMF2Dtree(I, 选项); 与 NLMF 相同，但会使用 kd-tre

心电图合成与分类 用于ECG合成的一维GAN和3种模型：具有跳过连接的CNN，具有LSTM的CNN和具有LSTM的CNN，以及用于ECG分类的注意力机制。 动机 心电图被心脏病专家和医学从业者广泛用于监测心脏健康。 与许多其他时间序列数据类似，手动分析ECG信号的主要问题在于难以检测和分类信号中的不同波形和形态。 对于人类而言，此任务既耗时又容易出错。 让我们尝试将机器学习应用于此任务。 数据 可用。 问题的表述： 每个信号应标记为以下类别之一（ “正常” ， “人工过早” ， “室性早搏” ， “室和正常融合” ， “起搏和正常融合” ）。 解决方案 此处提供具有研究和解决方案的代码-和此处 。 楷模 GAN结果 分类结果