Flutter是谷歌的移动UI框架，可以快速在iOS和Android上构建高质量的原生用户界面。 Flutter可以与现有的代码一起工作。在全世界，Flutter正在被越来越多的开发者和组织使用，并且Flutter是完全免费、开源的。它也是构建未来的Google Fuchsia应用的主要方式。 Flutter组件采用现代响应式框架构建，这是从React中获得的灵感，中心思想是用组件(widget)构建你的UI。 组件描述了在给定其当前配置和状态时他们显示的样子。当组件状态改变，组件会重构它的描述(description)，Flutter会对比之前的描述， 以确定底层渲染树从当前状态转换到下一个状态所需要的最小更改。

燃料电池混合动力系统包括燃料电池发动机、直流直流变换器(Direct current to dffect current convener, DCDC)、镍氢动力电池和电动机等部件。根据台架试验数据建立燃料电池混合动力系统模型。模型考虑燃料电池性能衰减、总线电压对电动机转矩和效率的影响、DCDC效率和动态过程以及动力电池充放电内阻特性。燃料电池因长时间运行而造成的性能衰减将导致能量管理算法失效。DCDC效率在公交工况下变化不大，其动态过程可以用一阶延迟环节近似。动力电池充放电内阻影响等效氢气消耗量的计算。

该文档描述了一种基于支持向量数据描述的高光谱图像的混合相元分解技术，详述了计算步骤，给出了一定结果。

DL混合预编码器 这是论文的源代码 在本文中，我们提出了一种新颖的神经网络架构，称为自动预编码器，以及一种基于深度学习的方法，该方法可共同感知毫米波（mmWave）通道并仅需几个训练飞行员即可设计出混合预编码矩阵。 更具体地，所提出的模型利用对信道的先前观察来实现两个目标。 首先，它以无监督的方式基于周围环境优化压缩通道感测矢量，以将感测功率集中在最有希望的空间方向上。 这是通过一种新颖的神经网络体系结构实现的，该体系结构考虑了RF链上的约束并将发射机/接收机测量矩阵建模为两个复数值卷积层。 其次，提出的模型学习如何直接从投影的信道向量（接收到的感应向量）构建混合架构的RF波束成形向量。 结合了通道感测和波束预测的自动预编码器神经网络被端到端训练为一个多任务分类问题。 每个任务都是一个多标签分类问题。 下图显示了网络。 要查找有关本文和其他基于深度学习的无线通信工作的更多信息，请访问。

博士生或者研究生毕业设计难度

去噪声代码matlab 神经网络 该代码与以下文章相关联： 凉子亮子（Ryo Abiko）和池原正明（Masaaki Ikehara）。 “通过单个CNN对混合的高斯脉冲噪声进行盲去噪。” ICASSP 2019-2019 IEEE声学，语音和信号处理国际会议（ICASSP）。 IEEE，2019年。 嘈杂的影像 去噪图像 地面真相图 要求 MATLAB（<R2019a） 用法 运行demo.m 如果有GPU，MATLAB将自动在GPU上运行代码。 要选择GPU，请在运行演示文件之前运行gpuDevice(number) 。 引文 如果使用此代码，请引用本文。 @inproceedings{abiko2019blind, title={Blind Denoising of Mixed Gaussian-impulse Noise by Single CNN}, author={Abiko, Ryo and Ikehara, Masaaki}, booktitle={ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics,

我们提出了一个扩散导向模型，该模型在总变异和 Perona-Malik 模型之间提供了有效的相互作用。 框架中引入了两个参数来凸化我们的能量函数。 此外，为了处理乘法噪声，我们在框架中加入了基于对数的先验。 实证结果表明，所提出的方法生成更清晰和详细的图像。 更重要的是，我们的框架可以在更长的时间内发展，而不会弄脏关键的图像特征。

针对传统图像复原方法对先验知识的依赖性问题，提出一种基于混合神经网络的图像复原方法。混合神经网络由卷积神经网络（Convolutional Neural Network）与BP神经网络组成。首先，通过训练卷积神经网络初步建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系，再利用训练好的卷积网络模型提取特征向量作为BP神经网络的输入。最后，通过训练BP神经网络实现图像复原。实验表明，该方法具有较高可行性，在小尺度的模糊核上的复原效果优于现有方法。

基于图像去噪的混合噪声滤波算法，可以有效地消除图像的混合噪音

为了有效降低纳什均衡求解的复杂度并提高其计算效率，提出了一种粒子群算法近似求解混合战略纳什均衡的新方法。在介绍混合战略纳什均衡理论的基础上，提出了混合战略纳什均衡定义的计算形式，并据此提出了混合战略近似纳什均衡的概念，给出了粒子群算法求解混合战略近似纳什均衡的方法步骤。通过仿真验证了近似纳什均衡理论及粒子群求解过程的正确性，与原粒子群算法进行比较，得到新粒子群算法时效性更强的结论。