antz：ANTz沉浸式3D数据可视化引擎

Matrix Iterative Analysis (Richard S. Varga)

CS291K 使用CNN-LSTM组合神经网络模型对Twitter数据进行情感分析 论文： : 博客文章： : 动机 该项目旨在扩展我们以前使用简单的前馈神经网络（位于此处： ＆ ）进行的情绪分析工作。 相反，我们希望尝试使用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型，以对Twitter数据进行情感分析。 依存关系 sudo -H pip install -r requirements.txt 运行代码 在train.py上，更改变量MODEL_TO_RUN = {0或1} 0 = CNN-LSTM 1 = LSTM-CNN 随时更改其他变量（batch_

pyCUFSM 描述 这是约翰霍普金斯大学的Benjamin Schafer博士等人编写的CUFSM v5.01分析部分的内容，从其原始MATLAB语言到Python v3，使用了Numpy和Scipy软件包进行矩阵处理和其他高级数学功能。 该项目的目标是创建可用于基于云的应用程序的CUFSM的派生产品。 该项目不以任何方式隶属于本杰明·谢弗（Benjamin Schafer）博士或约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）。 可以从以下地址访问原始MATLAB CUFSM程序： ://www.ce.jhu.edu/bschafer/cufsm/ 局限性 没有GUI-尽管CUFSM的MATLAB版本包含完整的图形用户界面，但在此项目中，除了基本的命令行界面之外，我将不做任何其他事情（尽管欢迎其他贡献）。 我希望该程序包的用户将拥有自己的用户界面，并且该程序包

脑电图提取 1,2 ， 1 ， 1 ， 3 ， 1 1密歇根州立大学计算机科学系，人类增强与人工智能实验室2密歇根州立大学心理学系感知与注意力实验室的神经影像学3纽约大学计算机人类智能实验室，阿布扎比，电气与计算机工程系 一个用于提取EEG特征的pyhton软件包。 最初是针对论文而开发的，该论文发表在Digital Health的前沿杂志上，有关临床决策中的机器学习专刊。 获取BibTex引用（或滚动至本页底部）。 据我们所知，EEGExtract是当前可用的最全面的EEG特征提取库。 该库正在积极维护中，如果您认为添加特定功能对社区有益，请提出一个问题！ 设置 确保您具有在requirements.txt列出的必需软件包。 如果不确定，请使用pip install -r requirements.txt 。 只需下载EEGExtract.py文件并将其EEGExtrac

QGIS的高级视域分析 版本：1.2 支持的QGIS版本：3.x 许可证：GNU GPLv3 文档： 作者：ZoranČučković（） 介绍： 用于QGIS的视域分析插件可通过数字高程模型从给定的观察点计算可见表面。 该插件旨在用于更复杂的建模，例如可见地平线以下的深度或成组的点之间的可见性网络。 对于形成一组固定点的多个视域计算，该功能特别有效。 安装： 该插件可以从官方QGIS存储库中以其他方式安装（在QGIS中，转到插件->管理并安装...）。 如果最新的插件版本标记为“实验性”，请确保启用实验性版本。 如果无法正常安装，可以手动安装插件： 首先，您需要找到QGIS plugins文件夹。 在Windows上，它将是“ C：\ users \ username \ AppData \ Roaming \ QGIS \ QGIS3 \ profiles \ defa

功能磁共振权威入门书籍，包含了磁共振原理，磁共振影像处理基本流程

表中的内容 欢迎来到Supycap！ 这是一个Python库，用于分析两电极对称超级电容器的恒流（CC）曲线和循环伏安（CV）曲线。 它提供了一种简便，标准化的方法，可以从CC和CV数据中快速提取有用的信息，包括超级电容器的电容和等效串联电阻（ESR）以及它们如何随着周期变化，并提供了多种选择来满足科学的需求。超级电容器的研究。 CC分析 对于CC分析，通过线性拟合每个充电/放电循环中放电斜率的后一半来计算电容。 对于重量电容， （ ） ： 在哪里 是电化学电池中两个电极之一的质量， 是另一个的质量，均以g为单位； I是进行CC分析的A中的电流； 是放电斜率，是电压（V）相对于时间（s）的变化。 对于非重力电容（F） ： 我是A中的电流 是时间（s）相对于电压（V）的变化。 使用电压降计算ESR（Ω） ： 在哪里 是放电曲线开始处的垂直电压降（单位为V），如下图所示； I

GPA是一种统计分析方法，可用于比较物体的形状。 这段代码使用 GPA 进行面部对齐：由 Pulak Purkait 开发。 算法的详细信息可以在https://graphics.stanford.edu/courses/cs164-09-spring/Handouts/paper_shape_spaces_imm403.pdf 中找到 如有任何疑问，请联系：电子邮件 - pulak.isi@gmail.com

6.3 目标代码形式 对于 OpenMP 的并行域管理功能的实现，一部分在代码变换中体现，另一部分在运行库 中提供支持。对于并行域如此复杂的功能，全部依靠代码翻译变换来完成并不现实，因此许多 功能就只好压入到运行库中。如此一来，编译工作关于并行域管理的部分反而变得简单，而运 行库则需要负担更多的工作。此时在代码变换上只留下了启动并行域的代码（包括执行任务函 数）、任务函数的封装两大任务。可行的目标代码形式如图 6.4： 图 6.4 parallel 的目标代码框架 在 GCC 的 GOMP 中变换前后的代码形式如下： 1. #pragma omp parallel 变换前的代码 2. { 3. body; 4. } 下面是变换后的代码，分成两部分： 1. void subfunction (void *data) 这个是任务函数 2. { 3. use data; 4. body; 5. } …… 6. setup data; 数据共享、私有化等处理 7. GOMP_parallel_start (subfunction, &data, num_threads); 创建并行域 8. subfunction (&data); 调用任务函数 9. GOMP_parallel_end (); 退出并行域 上 面 的 代 码 变 换 与 图 6.4 基 本 一 致 ， GOMP 中 的 GOMP_parallel_start() 和 GOMP_parallel_end()等函数是 GOMP 运行库中的函数。OMPi 的实现略有不同。 这里只是给出实现 OpenMP 并行域管理的代码基本形式，与具体的 C 编程语言绑定的代 码“框架”将在第 9 章给出。 串行代码 并 行 域 #pragma omp parallel 数据环境准备 并行域创建代码 …… 执行任务函数 …… 退出并行域 { …… …… …… } 任务函数 封装 替换