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方法简单、直接地建立起条件反射，有望成为标准的莫尔斯码训练方法

灰盒模型是一种具有一定理论结构但需要额外信息才能用于模拟的模型。 Greyboxbuild 尝试通过将模型参数与在不同操作条件下获得的实验数据相关联来完善模型。 Greyboxbuild 与 greyboxeval 密切相关，后者使用类似的技术来确定模型是否可以改进，但不会尝试生成真实的仿真模型。 如果模型具有以下形式： output=model(input,parameters) 输入和输出值记录在不同的操作条件下，greyboxbuild 通过最小化数据和模型预测之间的差异来找到将参数与操作条件相关联的矩阵 A：parameters = A*conditions。 从而完成模型。 通过使用原始工作条件的变换，可以包括非线性关系。 将模型反转（请参见参考资料），以便可以使用线性回归项选择技术来选择A矩阵中的相关项。 默认情况下，程序 linfitregsel 用于选择 A 中的相关项，

有条件的GAN去噪器 条件生成对抗网络（CGAN）模型的Tensorflow / Keras实现，可用于图像去噪或伪像去除。 CGAN由一个生成器网络和一个鉴别器网络组成。 生成器将嘈杂/伪像图像作为输入，目的是尽可能接近真实图像。 鉴别器模型将真实图像或生成的图像作为输入，目的是尽可能准确地区分两者。 因此，网络参与了至高无上的激烈竞争... 发电机网络模型基于[1]中的U-Net。 GalaxyGAN模型帮助了结构和模型体系结构的一些选择： ，[2]。 安装 旨在与Python 2.7或3.4或更高版本兼容，但仅在2.7.13和3.6.7上进行了测试。 您将需要 ，为您的机器进行适当设置。 您可以在environment.yml看到所需的Python软件包。 如果使用Anaconda，则可以使用此文件安装作者的环境（请注意，使用tensorflow-gpu ，它需要GPU）：

cvar代码matlab 一种用于自调度问题的新型DRO模型 那这个项目/研究呢？ This study proposes a novel moment-based distributionally robust optimization (DRO) model with conditional value-at-risk (CVaR) for self-scheduling problem under elecyticity price uncertainty. This model comprehensively considers electricity price fluctuations, unit parameters and load re- quirement, and it can be adjusted by adjusting the size of the ambiguity set, so it provides a suitable and adjustable self-scheduling strategy for generation companie

简单的取名软件，可以设置两字多字，中间字，自动生成名字寓意，代码不是太多，界面还算美观，思路简单，逻辑清晰，供c#初学者写程序参考。