巴西混合动力汽车动力系统企业的考察报告.doc

使用高级的图像日志工具，可以很容易地利用某些操作技术(如复制复制、对象拼接和删除)改变图像的语义，这些技术会误导观看者。相比之下，识别这些操作是一个非常具有挑战性的任务，因为被操作的区域在视觉上并不明显。本文提出了一种利用重采样特征、LSTM (Long-Short - Term Memory)单元和编码器-解码器网络分割操作区域和非操作区域的高置信度操作定位体系结构。重采样特性用于捕获JPEG质量损失、上采样、下采样、旋转和剪切等工件。该网络利用更大的接收域(空间图)和频域相关，结合编码器和LSTM网络分析操纵区域和非操纵区域之间的区别特征。最后，解码器网络学习从低分辨率特征映射到像素预测图像篡改定位。 利用所提出体系结构的最后一层(softmax)提供的预测掩码，通过地面真相掩码的反向传播进行端到端训练来学习网络参数。此外，还引入了一个大的图像拼接数据集来指导训练过程。该方法能够在像素级实现高精度的图像处理，并在三种不同的数据集上进行了严格的实验。 索引术语-图像伪造，篡改定位，分割，重采样，LSTM, CNN，编码器，解码器

基于教育信息化环境下独立学院大学英语混合式教学策略的思考.docx

再投资策略下的项目与证券混合最优投资组合选择，黄晓霞，尤苑琼，为了保持竞争力，企业应充分利用其可用资金来获得最大利润。由于项目选择通常是一个0-1选择而不是连续选择问题，企业通常无法将所

混合粒子群非线性系数matlab代码

混合储能兼具能量型储能与功率型储能的优势，针对混合储能在风电平抑中的配置问题，提出了一种基于元模型优化算法的混合储能双层优化配置方法。首先，利用小波分解对风电功率的原始数据进行分解，得到混合储能需要平抑的功率。然后，针对功率分配策略对混合储能容量配置的影响问题，提出一种混合储能容量嵌套式双层优化配置方法。该方法的内层为混合储能功率优化分配策略，以荷电状态、充放电功率为约束条件，以蓄电池总体充放电功率最小为目标函数，以提高蓄电池的使用寿命；外层以最小容量、最小功率为约束条件，以混合储能的全寿命周期年均成本最小为目标函数。针对多变量、非线性、计算密集型双层优化方法具有求解复杂、计算时间长等问题，提出基于元模型优化算法的优化求解方法。算例分析结果表明，所提优化配置方法可以在保持混合储能经济性最优的同时，有效避免蓄电池频繁充放电，从而提高了其使用寿命；相比于传统的启发式求解方法，基于元模型优化算法的优化求解方法的计算速度更快，所得优化配置结果更精确。

提供了C语言中调用matlab命令的过程，可作为模版来使用；注意需要先安装matlab才可正确运行。

LabVIEW与Matlab-Simulink混合编程及应用.pdf

智能视频开发程序，用于监控运动目标，基于video for windows SDK,MFC,混合高斯模型建模，效果很好，拿来分享

matlab滑动条码染色混合和归一化 注意：最初发布在2013年“有丝分裂检测算法评估”挑战网站（）上。 组织病理学图像分析的主要困难之一是外观变异性。 例如，当进行有丝分裂检测时，当组织病理学切片过度染色时，会出现许多假阳性。 该MATLAB代码执行染色混合（苏木精和曙红的分离）和外观标准化。 它基于[1]中描述的方法。 下图显示了一些染色归一化的示例。 染色归一化方法的Python实现可在此处找到： [1]一种对组织切片进行标准化以进行定量分析的方法，M Macenko，M Niethammer，JS Marron，D Borland，JT Woosley，G Xiaojun，C Schmitt，NE Thomas，IEEE ISBI，2009年。dx.doi.org/10.1109/ ISBI.2009.5193250