WRK的全称是“Windows Research Kernel”，它是微软为高校操作系统课程提供的可修改和跟踪的操作系统教学平台。它给出了Windows这个成功的商业操作系统的内核大部分代码，可以对其进行修改、编译，并且可以用这个内核启动Windows操作系统。可让学生将操作系统基本原理和商业操作系统内核联系起来，进一步加深对操作系统整体的理解。 　　微软的WRK计划（Windows Research Kernel），这个计划是让高校师生以及亲密的合作商有一个机会能够了解和学习windows的内核代码。WRK包含了以下模块： 　　* Processes 　　* Threads 　　* Virtual memory and cache managers 　　* I/O management 　　* The registry 　　* Executive functions, such as the kernel heap and synchronization 　　* Object manager 　　* Local procedure call mechanism 　　* Security reference monitor 　　* Low-level CPU management (thread scheduling, Asynchronous and Deferred Procedure calls, interrupt/trap handling, exceptions)

机器学习研究论文 机器学习、深度学习及相关领域的研究论文列表。 我整理了一份我遇到和阅读的研究论文清单。 我会在每周阅读论文时不断更新论文列表及其摘要。 如何阅读研究论文 Andrew Ng 教授就给出了一些很棒的技巧。 我在总结了提示。 目录 可以根据区分标准查看论文列表，例如（会议地点、出版年份、主题涵盖、作者等）。 以下过滤格式可用于查看论文列表： 所有论文 论文名称 地位 话题 类别 年 会议 作者 概括 关联 0 读 CNN、简历、图像 可视化 2014年 ECCV 马修·D·泽勒，罗伯·弗格斯 在 CNN 过滤器激活上使用反卷积可视化 CNN 过滤器/内核。 1 读 CNN、简历、图像 建筑学 2015年 CVPR 克里斯蒂安·塞格迪，刘伟 提出使用1x1 conv操作来减少深度和宽CNN中的参数数量 关联 2 ResNet（用于图像识别的深度残差学习） 读 C

This is the PhD. Proposal of a Ph.D candidate at University of South Australia. This document can be used as an example or a template of making Ph.D proposals when you have to do so.

该存储库包含在《会计研究杂志》上发表的论文中使用的数据和代码。 如果您在研究中使用我们的数据和代码，请引用我们的论文，如下所示： 杨宝，柯斌，李斌，余嘉莉和张杰（2020）。 。 会计研究杂志，58（1）：199-235。 数据说明表 1.描述哪些作者处理了数据并进行了分析。 Yang Bao和Julia Julia处理了数据。 杨宝，宾科，李斌和余嘉莉共同进行了分析。 2.关于如何获取或生成原始数据的详细说明，包括数据源，下载或获取数据的特定日期以及用于生成数据的工具（例如，用于调查或实验）。 我们建议一位以上的作者能够为原始数据的所述来源提供担保。 本文使用档案数据。 数据主要来自可商购的来源。 详情如下所示。 AAER数据：我们最初的会计欺诈样本来自美国加州大学伯克利分校财务报告和管理中心（CFRM）编制的SEC的会计和审计执行公告（AAER）。 本文当前版本中使用的AA

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Giri：LLVM中的动态程序切片 动态程序切片是一种可以在程序的单次执行中精确确定哪些指令影响了特定值的技术。 Giri在LLVM编译器中实现了动态向后切片。 安装 只需使用预构建的： docker pull liuml07/giri 或者，您可以自己 用法 请参阅我们的以获取更多信息。 信用 该项目最初由UIUC的 ， 和。 它是由Google Summer of Code （GSoC） 2013在其总括项目LLVM下选择的。 清华大学的于2013年6月加入了Giri的改良工作。 如果您在研究项目中使用Giri，请引用我们的工作。 [1] Swarup Kumar Sahoo，John Criswell，Chase Geigle和Vikram Adve。 利用可能的不变量进行软件故障自动定位。 在第18届国际编程语言和操作系统的体系结构支持国际会议论文集中， ASPLOS '13

letter-2-reviewers-LaTeX-template：一个LaTeX模板，用于编写日记修订的回复信

matlab灰色处理代码图像重建研究 使用卷积神经网络来重建已被模糊，噪点和降采样的图像。 该论文被国际信息论及其应用研讨会所接受。 作者： 迈克尔·门德斯（Michael Mendez），鲁美（Roummel F. 图像处理 灰度和高斯模糊的代码在image_process.m中。泊松噪声的添加，归一化和缩小的代码在Creation_Dataset_Code.ipynb中。 数据集是所有图像都在一个文件夹中，使用Matlab I对每个图像进行灰度缩放，并通过Matlab添加高斯模糊器。 转换后，将每个图像放入一个数组中并另存为.mat文件。 然后，这些.mat文件将进行下采样和增加泊松噪声。 .mat文件使用具有功能loadmat的pythons scipy.io库加载。 运行jupyter笔记本脚本，您需要将文件目录更改为下载目录。 取消注释每个步骤以及要创建的数据集的必要功能。 将每个创建的数据集另存为numpy。 卷积神经网络 PICS-Pytorch.ipynb中的代码 -在以后添加数据集。

Transit Connected Vehicle Research Program.pdf

UXF-Unity实验框架 简化了在Unity引擎中开发的人类行为实验的一组组件。 UXF 2.0支持桌面，PCVR，独立VR以及基于Web的实验，用于使用不同的数据输出模式进行完整的远程数据收集。 这是开发项目，如果要下载软件包，请不要克隆此存储库，请参见下面的“入门”。 阅读“行为研究方法”中的！ 该论文现在已经有些过时了，但是对这个项目的动机做了很好的概述。 由利兹大学沉浸式认知小组Jack Brookes开发。 如果您使用UXF开发了一个项目，请！ 内容 内置UXF 单击上面的横幅以查看我们使用UXF构建的一些实验。 开始吧 阅读本自述文件和以了解UXF。 将最新的UXF.u