使用深度神经网络的光学音乐识别 抽象的 光学音乐识别是一个充满挑战的领域，在许多方面都与光学文本识别类似。 但是，它带来了传统的基于管道的识别系统所面临的许多挑战。 在手写文本识别领域，端到端方法已被证明是优越的。 我们试图将这种方法应用于OMR领域。 具体来说，我们专注于手写音乐识别。 为了解决培训数据的不足，我们开发了一种用于手写音乐的雕刻系统，称为Mashcima。 此雕刻系统成功模仿了CVC-MUSCIMA数据集的样式。 我们在CVC-MUSCIMA数据集的一部分上评估了我们的模型，这种方法似乎很有希望。 论文文本 您可以在阅读整个论文 在新机器上设置 确保已安装所有必需的python软件包： pip install numpy pip install cv2 pip install tensorflow # tensorflow version 1 is needed pip

四月标签生成 在自定义布局中生成AprilTags。 生成21h7圆形标签系列的示例用法： $ ant $ java -cp april.jar april.tag.TagFamilyGenerator circle_9 7 然后在将输出复制到源文件夹之后生成c代码和标记图像： $ ant $ java -cp april.jar april.tag.TagToC april.tag.TagCircle21h7 $ java -cp april.jar april.tag.GenerateTags april.tag.TagCircle21h7 .

音乐生成基准 该项目包括一组自我实现的（midi）音乐生成基准示例。 生成多音轨和弦音乐的绝佳示例。 随附型号 RNN （即将推出...） 我们先来看一些结果 RNN Your browser does not support audio. 入门 music_generation_baselines应该可以在Windows，Linux和MacOS环境中使用。 打开一个终端并运行： # Install the dependencies pip install -r requirements.txt 我们建议您使用CUDA来加快培训速度。 但是，如果您没有GPU，请在requirements.txt文件中删除安装tensorflow-gpu的行，然后另外运行： pip install tensorflow > =1.4.0 准备训练数据 使用来自数据集lpd_5_cleanse

Computer games are a vast medium with dozens of genres that have developed over the past three to four decades. Games are bigger and more immersive than ever, and gamers' expectations have never been higher. While linear games, ones that have a set story and fxed progression, are still commonplace, more and more dynamic and open-ended games are being developed. Advances in computer hardware and video game technologies are giving a much more literal meaning to the phrase "game world". Game maps are constantly increasing in size and flexibility, and it's thanks to technologies such as procedural generation that it's possible. Two gamers who buy the same game may have very different experiences as content is generated on the fly

第三样条插值matlab代码四足机器人腿的轨迹生成 使用逆运动学、三次样条和 Arduino 实现原型腿的轨迹生成。 该项目允许控制四足机器人原型腿以描述所需的轨迹。 目标是以某种方式移动机器人的腿，使得机器人的脚点遵循由机器人任务空间中的几个点相对于肩部位置定义的轨迹。 使用机器人足部的期望轨迹和腿部几何配置，可以通过逆运动学获得腿部每个关节的角度以达到所需的足部位置。 然后，使用三次样条数据插值，获得腿的每个关节的周期性轨迹。 最后，使用 Arduino Mega 板和 Maestro 伺服控制器，命令每个关节处的伺服电机在每个时间步遵循所需的轨迹，从而使机器人腿遵循所需的轨迹。 本项目中的文件 任务空间中所需的脚位置在 .xlsx 文件中指定。 用于处理数据、反向运动学、轨迹生成和结果图的代码位于 .m 文件中。 （我使用 Matlab 是为了方便和快速原型设计，但代码很容易转移到任何其他编程语言，例如 Python）。 使用 Arduino Mega 板和 Maestro 伺服控制器命令伺服电机的代码在 .ino 文件中。 结果

关于自动生成医学影像报告 On the Automatic Generation of Medical Imaging Reports一个pytorch实现。 有关该文件的详细信息，请参见 。 表现 从模型only_training / only_training / 20180528-02：44：52 / 模式 BLEU-1 BLEU-2 BLEU-3 BLEU-4 流星 胭脂 苹果酒 火车 0.386 0.275 0.215 0.176 0.187 0.369 1.075 值 0.303 0.182 0.118 0.077 0.143 0.256 0.214 测试 0.316 0.190 0.123 0.081 0.148 0.264 0.221 纸 0.517 0.386 0.306 0.247 0.217 0.447

自动测试案例生成 使用带有变异测试的遗传算法自动生成测试案例 包含最终报告

matlab程序复现自《基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置_杨国华》 摘要：为了降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用，建立以风力发电系统中储能装置的生命周期费用最小值为优化的目标函数、负荷缺电率等指标为约束条件的模型，结合蓄电池和超级电容器储能特性，利用风电和负荷48 h的发用电数据，研究包含蓄电池和超级电容器的储能系统能量管理策略。提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量生命周期费用优化配置方法，算例分析证明该算法具有有效性和实用性，优化后的系统很大程度上节省了经济成本。关键词：风力发电系统；混合储能；储能容量优化配置；遗传算法

标题生成 在数字媒体世界中，每天都有数百万条新闻在争夺读者的眼球，头条新闻在引导读者找到合适的内容时起着重要的作用。 因此，一些发行商被激励创建带有误导性内容的标题，以引起读者的注意。 因此，开发一种自动标题生成系统，该系统可以提供文章的真实和翔实的标题，就成为一个严峻的挑战。 本文研究了不同的抽象文本摘要框架，包括2000年引入的统计模型和2020年建立的基于Transformer的深度学习模型，以了解这些方法的优点和局限性。 我们对该项目的贡献包括：1）在最近发布的数据集NewSHead上实施和评估这些模型，以及2）试用新的预训练和自适应策略以改进基于变压器的编码器-解码器模型。

该数据集是可在以下网站上获取的文件的预处理版本：（全球PowerPlant数据库），其中包含多个电厂，其来源国和年度总发电量2013年至2017年的GW Global_PowerPlant_Database.csv