dnn训练matlab代码世贸组织 无线移动边缘计算中用于计算速率最大化的深度神经网络 Python代码可重现我们在无线移动边缘计算[1]上的工作，该技术使用无线通道增益作为输入，将二进制计算模式选择结果用作深度神经网络（DNN）的输出。 这包括： ：WPMEC的DNN结构，包括培训结构和测试结构 ：所有数据都存储在此子目录中，包括： data _＃。mat ：培训和测试数据集，其中＃是用户号 Prediction _＃。mat ：DNN_test生成的预测模式选择 weights_biases.mat ：受训DNN的参数，可用于在MATLAB中重现此受训DNN。 ：运行此文件，包括设置系统参数 关于我们的作品 请参阅发布于的关于此主题的最新优势。 具体而言，提出了一种基于强化学习的在线算法，以最大化无线移动边缘计算网络中的加权计算速率。 数值结果表明，与现有的优化方法相比，所提出的算法可以达到近乎最佳的性能，同时将计算时间显着减少了一个数量级以上。 例如，在30个用户的网络中，DROO的CPU执行等待时间小于0.1秒，即使在快速衰落的环境中，实时和最佳的泛滥也切实可行。 Huang

提出了基于直接螺旋半扫描数据的有序子集期望最大化(OSEM)迭代重建．该方案省略了螺旋CT中对投影数据的插值步骤，利用螺旋CT中相邻重建层间的相似性，将当前层的重建结果作为下一层重建时OSEM算法的初始输入．实验结果表明，在螺距较小的情况下，该重建方案使得螺旋CT在重建质量优于滤波反投影的前提下，所需的重建时间显著减少．

java语言实现的欧几里得算法，求最大公约数，以及满足(a,b)=x*a+y*b的x和y

% ************************************************ % 一个数组信号参数最大似然估计问题% % 课程 EEL6537 的练习题和研究课题 12-02-22 孙磊 bitsunlei@126.com % 最后修改时间：2012 年 2 月 24 日% % 这是EEL6537问题集Ex1.1的模拟解% 这个问题是将估计器误差与其 CRB 进行比较。 % ％原始问题是： % 考虑数据集% x_l = \beta a_vec s_l + e_l, l = 1,...,L, % 其中 x_l 表示第 l 个 M \times 1 个数据向量， % a_vec = [1 1 ... 1]^T（M\times 1 向量） % \beta 是一个要估计的复数值未知标量% {s_l} 是已知信号波形% e_l 表示第 l 个误差向量，iid,\sim

适用于初学风力发电系统，这是自己搭建模型的详细过程，包括每一个模块，理论与仿真模型搭建相结合，可充分了解最大风能跟踪和并网原理以及仿真搭建，包含SVPWM的等

最大内切圆或者换句话说，“最大内圆”、“最大空圆”等。 这是计算几何中非常常见的问题，要高效解决并不简单。 解决 2D 图像/轮廓处理，我在网上找不到好的实现。 一般来说，解决这个问题的合理方法是利用Voronoi Diagrams，一般为O(nlogn)。 在稍微分析了这个问题之后，我注意到使用众所周知的距离变换可以很容易地近似解决这个问题。 方法如下： 计算目标可以写成： (x, y) 最大化 r = min_{i} r_{i} 其中 r_i = ||(x_i, y_i) − (x, y)|| d_i = r_i − r (x_i, y_i)：配对数据点(x, y), r : 对，标量圆心和半径在非数学方面： 1.最大内切圆的中心将位于多边形内2. 这种圆的中心离多边形边上的任何一点最远。 因此，我们寻找位于多边形内部并且与最近的边缘具有最大距离的点。 这正是位于轮廓内的像

在高维数据如图像数据、基因数据、文本数据等的分析过程中，当样本存在冗余特征时会大大增加问题分析复杂难度，因此在数据分析前从中剔除冗余特征尤为重要。基于互信息（MI）的特征选择方法能够有效地降低数据维数，提高分析结果精度，但是，现有方法在特征选择过程中评判特征是否冗余的标准单一，无法合理排除冗余特征，最终影响分析结果。为此，提出一种基于最大联合条件互信息的特征选择方法（MCJMI）。MCJMI选择特征时考虑整体联合互信息与条件互信息两个因素，两个因素融合增强特征选择约束。在平均预测精度方面，MCJMI与信息增益（IG）、最小冗余度最大相关性（ mRMR）特征选择相比提升了6个百分点;与联合互信息（JMI）、最大化联合互信息（JMIM）相比提升了2个百分点;与LW向前搜索方法（ SFS-LW）相比提升了1个百分点。在稳定性方面，MCJMI稳定性达到了0.92，优于JMI、JMIM、SFS-LW方法。实验结果表明MCJMI能够有效地提高特征选择的准确率与稳定性。

在面向轨道的多假设跟踪器中重建全局假设的问题是 MWISP 的一个实例。 在 MHT 中，家族结构是已知的，可以用来为 MHT-MWISP 找到快速的本地搜索启发式。 类型 2 实例有许多小系列（其中 79 个），一个集群中有 231 条轨道。 提供它是为了促进与其他假设生成方法的比较。 类型 1 实例有 15 个系列，使用起来要容易得多。

div+iframe做出的弹出窗口，效果等同于模态窗口。弹出窗口可最大化、最小化，可拖拽。带遮罩功能。 解决替换模态窗口，避免模态调模态出现的一系列问题：session丢失，提交返回，调父类方法层级多了或者多页面调的时候，parent层次级别问题。用iframe的话，直接可以反着从第一层用top方法调用。

《Approximating Mutual Information by Maximum Likelihood Density Ratio Estimation》互信息在各种数据处理任务中是有用的，如特征选择或独立的组件分析..本文提出了一种基于密度比函数最大似然估计的相互信息逼近方法。我们的方法称为最大似然互信息（MLMI），具有几个有吸引力的特性，例如不涉及密度估计，它是一个单一的过程，全局最优解可以有效地计算，并且交叉验证可用于模型选择。数值实验表明，MLMI与现有方法相比具有较好的优越性。