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图像矩阵matlab代码格randint挑战赛：Salient360！ 简单的介绍 该代码适用于Salient360的巨大挑战！ 在ICME 2017上。代码中实现了两个计算模型，分别是： 基于头部运动的显着性模型（模型类型1）； 和 基于头部和眼睛运动的显着性模型（模型类型2）。 模型类型1和2的相应功能分别是HeadSalMap和HeadEyeSalMap 。 该方法基于我们以前的出版物[1]，该出版物采用了基于堆叠的基于自动编码器的重构框架。 用法 要使用该代码，需要执行以下步骤： 将文件salient360_XDQS.tar.gz解压缩到文件夹 。 在下创建两个子文件夹， images和saliency 。 将要处理的图像移动到文件夹/images 。 执行MATLAB脚本process.m与命令行matlab < process.m 。 输入文件夹/saliency以检查结果。 执行脚本后，结果将存储在<s

有时，某些文本注释的确切位置并不重要。 这就像 TEXT（包括属性调用）一样工作，只是没有指定 X、Y 位置。 子例程 TSCAN（从 Matlab LSCAN 例程修改而来）自动放置文本，优先放置下/左角。

舵 Matlab实现，用于基于快速随机映射的自动编码器。 该演示由两部分组成：源代码和数据。 数据包括测试数据集（MNIST和NORB）和随机矩阵。 （请使用此链接下载数据部分： : ） 要使用这些代码，您只需将所有文件解压缩到同一路径，然后运行“ demo_MNIST.m”和“ demo_NORB.m”。 主要的训练函数“ helm_train（）”可以如下调用： 例子： [TrainingAccuracy，TestingAccuracy，Training_time，Testing_time] = helm_train（train_x，train_y，test_x，test_y，b1，b2，b3，s，C）； ％train_x是训练数据，train_y是训练标签。 ％test_x是训练数据，而test_y是训练标签。 ％b1，b2和b3是随机矩阵，它们预先存储在我们的演

基于混沌原子搜索优化的电力系统（HPS）负载频率自动控制（ALFC）Matlab代码.zip

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这个例子展示了如何测量图像的锐度 四个特征量。 这些是模糊(自相关)， 图像的局部邻域差异(差)，梯度 和图像中的频率范围(频带通)。 这些数量是为一系列图像计算的，这些图像描述 一个物体在不同的焦点。 镜头一度在右边 聚焦，这也是由四个量的峰值所强调的功能 (在四个函数的中间)。

通过从虚拟数据中学习来创建可预测现实生活中的车辆碰撞的模型的尝试。 详细信息待定。 笔记： 1.此时，车辆跟踪依赖于Nanonets Deep SORT实施 在feature_extractor目录下克隆 将__init__.py放在目录中： nanonets_object_tracking和nanonets_object_tracking/deep_sort 在deepsort.py将from deep_sort...中的deepsort.py替换from deep_sort... （例如from .deep_sort...有一个点） 复制feature_extractor/nanonets_object_tracking/siamese_net.py > feature_extractor/siamese_net.py （否则， feature_extractor/siam

自动测试台 一个简单的用于编辑verilog的插件。 我希望你喜欢它。 特征 生成组件实例 支持verilog-2001语法 需要python3 安装 Plug ' kdurant/verilog-testbench ' 用法 运行:Testbench生成testbench模板 运行:VerilogInstance生成组件实例 运行:VerilogInterface生成接口（SystemVerilog）模板 运行:VerilogClass生成类（SystemVerilog）模板您可以使用p粘贴它。 推荐模块（端口）声明 module spi_slave_core ( input wire clk, input wire rst, input wire spi_