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．
2021-10-12 12:18:32
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matlab回归分析计算t统计量代码GlobalSearchRegression
抽象的
GlobalSearchRegression既是世界上最快的全子集回归命令（一种广泛的用于自动模型/特征选择的工具），也是开发针对机器学习和计量经济学算法的一致框架的第一步。
用Julia编写，它是命令的高性能计算版本（获取原始代码）。
在多核个人计算机中（我们将Threadripper
1950x构建用于基准测试），它的运行速度比原始Stata代码快3165倍，比著名的R-alternatives快197倍。
尽管如此，GlobalSearchRegression不仅着眼于执行时间，而且还着眼于将机器学习算法与计量经济学诊断工具逐步集成到友好的图形用户界面（）中，以简化令人尴尬的并行定量研究。
在机器学习环境（例如，专注于预测分析/预测准确性的问题）中，越来越多的“训练/测试”算法（其中许多在Julia中显示出非常有趣的性能）以比较替代结果并找到合适的模型。
但是，关注因果推理的问题需要五个重要的计量经济学特征：1）简约（避免使用非常大的理论模型）；
2）可解释性（用于因果推理，拒绝“直觉-损失
2021-10-11 16:55:33
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CAS-PEAL是中科院计算技术研究所在2003年完成的包含1040位志愿者的工99450幅人脸图片的数据库。该数据库涵盖了姿态、表情、装饰、光照、背景、距离和时间等特征的变化。http://www.jdl.ac.cn/peal/download.html
资源为其中的光照子集，2243张灰度图
2021-09-25 19:30:08
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使用Antlr4 / C ++的C编译器（H4244）
这是里昂国际计算机学院（INSA Lyon）在计算机科学领域第4年的长期项目。 目的是为C编程语言的子集创建一个编译器。
grammar/包含C子集的Antlr4语法（.g4文件） src/包含源代码（.cpp和.h文件） tests/包含与测试相关的所有内容
先决条件
确保创建包含本地Antlr4路径的Makefile.local文件，例如：
ANTLR4_BINDIR=/usr/bin
ANTLR4_INCDIR=/usr/include/antlr4-runtime
ANTLR4_LIBDIR=/usr/lib/x86_64-linux-gnu
ANTLR4_RUNTIME=libantlr4-runtime.a
执行
用make编译项目。 运行./ifcc main.c来运行我们的编译器main.c 。
测验
使用mak
2021-09-19 20:32:18
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影像网
:musical_notes: Imagenette，gentille imagenette，
Imagenette，Je te plumerai。 :musical_notes:
（Imagenette主题曲感谢 ）
注意：
带有噪音标签的Imagenette和Imagewoof版本现在可以作为数据集随附的CSV文件获得。
Imagenette和Imagewoof数据集最近（2019年12月6日）已更改。 他们现在有70/30的火车/有效分流。
仍然可以使用相同的URL来使用旧版本（其验证集要小得多），但是下面的URL指向新版本。
我们还添加了（有关详细信息，请参见下文）。 使用新的数据集，以下排行榜使用了强项。 你能打败它吗？
数据集
影像网
Imagenette是Imagenet的10个易于分类的类别的子集（帐篷，英语施普林格，盒式磁带播放器，链锯，教堂，圆号，垃圾车，气泵，高尔夫球，降落伞）。
'Imagen
2021-09-01 11:22:46
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此示例的主要目标是使用 MIT Places 数据集的子集和预训练模型 Places365GoogLeNet 演示 MATLAB 功能在场景分类解决方案中的使用。
代码结构分为四部分： - 在“第 1 部分”中，我们从头开始构建一个简单的 CNN，对其进行训练和评估。 - 在“第 2 部分”中，我们“按原样”使用预训练模型 Places365GoogLeNet。 - 在“第 3 部分”中，我们采用了一种迁移学习方法，该方法演示了使用 MATLAB 中的迁移学习进行图像分类的一些最新功能和最佳实践。 - 最后，在“第 4 部分”中，我们采用图像数据增强技术来查看它们是否会带来改进的结果。
该示例应易于修改并扩展到用户需求。
笔记： - 本示例中使用的数据集（Places365-Standard 数据集的子集）可在以下网址找到： https ://www.dropbox.com/s/a
2021-08-25 15:25:12
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