康诺斯 Conos：在样本网络上聚类 什么是conos？ Conos是一个R包，用于将大量单细胞RNA-seq数据集组合在一起，从而既可以识别复发性细胞簇，又可以在多样本或Atlas规模集合中的数据集之间传播信息。 它着重于跨异构样本集合的同源细胞类型的均匀映射。 例如，用户可以研究来自癌症患者的数十种外周血样本的收集以及数十种对照，其中可能包括相关组织（如淋巴结）的样本。 它是如何工作的？ Conos应用了许多容易出错的方法中的一种来对齐集合中的每对样本，从而建立了加权的样本间单元间链接。 然后可以分析所得的联合图，以识别不同样品之间的亚群。 相同类型的单元格将倾向于在许多此类成对比较中相互映射，从而形成可以识别为簇（图社区）的集团。 Conos处理可以分为三个阶段： 阶段1：过滤和归一化使用标准软件包对样本面板中的每个单独的数据集进行过滤和归一化，以进行单数据集处理： pag

2019.CVPR.C3AE Exploring the Limits of Compact Model for Age Estimation论文中使用的的FG-NET数据集。包含来自82个非名人对象的1,002张脸部图像，这些对象的光照，姿势和表情变化很大。 年龄范围是0到69（每个对象平均12张图像）。

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分集合并技术是对抗多径衰落的有效手段,而常见的单纯分集合并技术如最大比合并( MRC)、等增益 合并( EGC)、选择合并( SC)以及切换驻留合并( SSC)等在系统复杂度和系统性能之间存在矛盾;所以有必要寻 找一种工程易于实现同时性能也可以接受的混合分集合并方式。在此将低成本、结构简单的 SSC分集与最优性 能的 MRC分集结合,即 SSC-MRC混合分集合并技术。推导了2L条独立同分布瑞利衰落信道下 SSC-MRC混合 分集的输出信噪比概率密度函数( PDF)以及 BPSK信号下误码率表达式,还分析

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