SimCLR-视觉表示形式对比学习的简单框架 消息！ 我们发布了SimCLR的TF2实现（以及TF2中的转换后的检查点），它们位于。 消息！ 新增了用于Colabs，请参见。 SimCLR的插图（来自 ）。 SimCLRv2的预训练模型 我们在这里开源了总共65个经过预训练的模型，与论文的表1中的模型相对应： 深度 宽度 SK 参数（M） 金融时报（1％） FT（10％） FT（100％） 线性评估 监督下 50 1倍 错误的 24 57.9 68.4 76.3 71.7 76.6 50 1倍 真的 35 64.5 72.1 78.7 74.6 78.5 50 2倍 错误的 94 66.3 73.9 79.1 75.6 77.8 50 2倍 真的 140 70.6 77.0 81.3 77.7 79.3 101 1

增长速度 通过有效的锚图正则化可扩展的半监督学习 BibTeX： @article {wang2016scalable， title = {通过有效的锚图正则化可扩展的半监督学习}， 作者= {王蒙，符和富，魏杰和郝，石杰和陶，大成和吴信东}， journal = {IEEE知识和数据工程交易}， 音量= {28}， 数字= {7}， pages = {1864--1877}， 年= {2016}， Publisher = {IEEE}}

这是一个带有阻性负载的半波不受控整流程序。 还计算了性能参数。

本教程非常简单，目标读者是电力电子和 SIMULINK 领域的初学者。 调整 R 和 L 和 c 的值的结果。

PWM型半桥式开关稳压电源的设计，参数计算，等详细设计过程。

Matlab的耳语PNU学习 以下论文的MATLAB代码： “基于来自阳性和未标记数据的分类的半监督分类”，ICML 2017。 “基于正无标记学习的半监督AUC优化”，MLJ 2018。 也可以看看 如果您需要Python代码，请访问。

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六位半数字手持电表设备功能概述: 电源: 3.0V~6V供电可用单节磷酸铁锂(3.2V), 单节钴酸锂(3.7V) , 单节锰酸锂(3.6V),三节碱性电池(4.5V),三节镍镉或镍氢电池(3.6V),功耗250mW（开启数据保存）,2.9V低电压关机（为了保护锂电避免过放电），软件电源开关，待机电流<5uA>10G高阻抗输入， 10V ，100V 9M 低阻抗输入（新版批量采购1.1M的电阻就是标准的10M，后文详述）。 电阻测量 100R 1K 10K 100K 1M 采用恒流方式（对应为1mA ,1mA, 100uA,10uA,1uA）开路电压5V，支持4线模式。 温度测量 采用PT100传感器，可处理到 -200摄氏度~850摄氏度，分辨率0.01度。 除温度测量外都有25%的超量程测量（例如1V可测到1.25V）当开启自动量程转换时连续三个测量读数都超量程时向上换档，连续三个测量读数都欠量程（< 0.11）时向下换档. 系统和软件: 支持SD卡数据存储，导入校准数据，从SD卡更新固件（新版功能）。 支持实时时钟，可设置自动关机，以及定时唤醒数据采集模式。 支持自动量程，0位补偿，数字滤波。 带有简单的帮助。 详细的测量数据可见 lymex 的专题文章 https://bbs.38hot.net/read.php?tid=4594# 一些测试视频（详细电路设计及分析将附件内容） flash: https://player.youku.com/player.php/sid/XMjEyMDM1MDI0/v.swf flash: https://player.youku.com/player.php/sid/XMjEyMDM1NTg0/v.swf flash: https://player.youku.com/player.php/sid/XMjEyMDM2MTI0/v.swf flash: https://player.youku.com/player.php/sid/XMjEyMDM0Mzg4/v.swf

对带有电流变液智能阻尼器的双层浮筏隔振系统设计一种半主动静态输出反馈模糊滑模控制器。根据滑模运动方程稳定的Hurwitz判据选择滑模面矩阵。根据滑模到达条件及可控屈服阻尼力对隔振系统做负功原理设计半主动输出反馈模糊滑模控制器。仿真分析浮筏隔振系统在扫频激励信号下的力传递率及在双频激励信号下的输入力和输出力曲线。仿真结果表明，半主动输出反馈模糊滑模控制下的浮筏隔振系统的减振效果要远好于最优被动阻尼系统。

FP16 仅标头库，用于向/从半精度浮点格式转换 特征 支持IEEE和ARM替代半精度浮点格式 财产转换无限和NaN 正确转换非正规数，即使在没有非正规支持的系统上 仅标头的库，无需安装或构建 与C99和C ++ 11兼容 全面覆盖了单元测试和微基准测试 致谢 该库由佐治亚理工学院的开发。 FP16是位于的HPC车库实验室的一项研究项目，该实验室位于佐治亚理工学院，计算学院，计算科学与工程学院。 本资料基于美国国家科学基金会（NSF）奖号1339745支持的工作。本资料中表达的任何观点，发现，结论或建议均为作者的观点，不一定反映NSF的观点。