基于字级表示的多输出MPRM电路极性转换算法

完整英文版ISO/IEC Guide 98-3：2008 Uncertainty of measurement -- Part 3: Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM:1995)（测量不确定度表示指南），本指南建立了评估和表达测量不确定性的一般规则，这些不确定性可以在各种精度水平以及许多领域（从车间到基础研究）特别是实验室校准标准和仪器并进行测试等。为方便也附上国标GB/T 27418-2017 测量不确定度评定和表示（130页开始）供参考。

B树的表示及基本操作的实现。 1．掌握B树的存贮结构。 2．实现B树中关键字值的插入及删除操作。 3．练习屏幕图形化的显示。

多地面运动目标大动态SAR成像稀疏表示

允许 一种执行动作或访问资源的能力的表示。 权限是不变的，反映了应用程序的原始功能（打开文件，打印文件，创建用户等）。 这就是使系统的安全策略动态化的原因：因为权限表示原始功能，并且仅在应用程序的源代码更改时更改，因此权限在运行时不可变-它们表示系统可以做什么。 要求 安装 npm install @lykmapipo/permission --save 用法 const { connect } = require ( '@lykmapipo/mongoose-common' ) ; const { start , mount } = require ( '@lykmapipo/exp

@ angular-material-extensions / fab-menu-允许用户选择具有自动完成功能的国家或国籍的Angular Material组件-Angular V10受支持，包括。 原理图 由开发人员构建并为开发人员 :red_heart_selector: 您有什么问题或建议吗？ 请不要犹豫与我们联系！ 或者，提供PR | 打开适当的问题 如果您喜欢这个项目，请通过加注星标来支持 :white_medium_star: 并分享 :loudspeaker: 目录 在查看所有正在使用的指令和组件 使用8.x开发和测试 1.通过ng add安装。 （推荐的） 如果未设置Angular Material Design，只需运行ng add @angular/material 现在通过angular schematics添加库 ng add @angular-material-extensions/fab-menu 2.通过npm安装。 （可选） 现在通过以下方式安装@angular-material-extensions/fab-menu ： npm install

材质音乐播放器仪表板 这是什么 基于Ui灵感形式音乐播放器 UI概念 概念证明 它能做什么 美丽的播放暂停动画 搜寻栏以控制歌曲进度 显示当前播放时间 使用Glide加载专辑封面 显示内置4可视化器 包含在演示中 从SD卡提取和播放歌曲 有效展示专辑封面 使用ViewPager更改歌曲 自动播放下一首歌曲 ### ScreenShots ##访问站点： 。 如何使用 JCenter支持尚未实现，同时，您可以在发布文件夹中提取文件或在Android Studio中导入库。 演示应用程序可能是一个好的开始。 版权所有2015 Hitesh Kumar Sahu 根据Apache许可版本2.0（“许可”）许可； 除非遵守许可，否则不得使用此文件。 您可以在以下位置获得许可的副本： 除非适用法律要求或以书面形式同意，否则根据“许可证”分发的软件将按“原样”分发，没有任何形式的保证或条件。明示或暗示。 有关许可下特定的语言管理权限和限制，请参阅许可。

为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visual word模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。

为进一步强化航道安全，解决海事CCTV人工值守、非自动化问题，提出了基于稀疏表示的船体检测方法。利用稀疏表示实现对船体的检测时，首先构建样本特征矩阵，然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习，得到冗余字典，最后对测试样本进行重构，根据马氏距离判断测试样本属性。通过与传统方法的试验比较，实验结果表明，该算法实时性好、检测准确率高，可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪，解决CCTV人工值守、非自动化问题，节省大量人力资源。

知识图谱表示学习的理论介绍，知识表示学习是知识图谱融合、计算推理、应用等的基础性关键技术，该ppt从几何空间角度对知识图谱向量嵌入表示进行了介绍。