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相位一致性是指在图像的频率域中，边缘相似的特征在同一阶段出现的频率较高。相位一致性的理论依据是人眼感知图像信息时主要靠的是图像信号的相位而非幅度。与基于灰度的边缘特征提取方法不同，该方法是通过计算图像的相位一致性来检测图像中的边缘，该方法可以不受图像局部光线明暗变化的影响，并能包含图像中的角、线、纹理等信息。尤其在图像边缘对比度比较低时保留边缘信息。

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matlab源代码如何运行RANS_Channel 此处可用的源代码基于 该代码解决了雷诺平均Navier-Stokes等式的问题，以充分发展具有各种特性（例如密度和粘度）的湍流通道。 该代码演示了如何修改现有的湍流模型，以正确解决这些热物理性质的变化。 有五个模型用于演示： 代数涡流粘度模型（Cess，1958年）， Spalart和Allmaras模型（1994）， 基于Myong和Kasagi（1993）的k-ε模型 Menter的SSTk-ω模型（Menter，1995年） V2F模型（medic和Durbin，2012年）。 它们可以作为 Matlab（matlab / main.m）和 以jupyter笔记本形式的python源：（可能需要一些时间来加载）或使用 要求 Matlab的 Jupyter笔记本，python3.5 执行 运行matlab文件main.m，或执行jupyter笔记本。 这些代码会运行可与之比较的DNS数据的情况。 DNS数据在基于此的目录中给出。

matlab有些代码不运行疼痛回归 正则化面部验证网以进行疼痛强度回归 要求 我的Caffe（）。 如果您不想使用班级平衡采样（）进行训练，而又不想在训练期间观察皮尔逊相关（），则可以使用官方的Caffe。 Matlab， 具有CUDA支持的GPU， MTCNN脸部和脸部界标检测器（）。 回归结果与评估 我们在/results上传了由我们的算法生成的一些预测值。 您可以将它们加载到Matlab中，然后运行以获取各种指标下的性能。 训练 下载UNBC-McMaster肩膀疼痛数据集（）。 删除095-tv095\tv095t1afaff的黑色文件。 从或下载预训练的面部验证模型。 通过来检测并对齐数据集中的人脸。 通过和为Caffe的ImageData图层创建列表（用于交叉验证）。 将创建的所有文件夹复制到./prototxt/并运行。 训练所有25倍交叉验证大约需要4-6个小时。 验证 用于从25倍交叉验证中提取结果（因为当检测器无法在图像中找到人脸时，我没有编写逻辑）。 通过获得表演。 我们鼓励将来的工作使用建议的新评估指标wMAE和wMSE 。 评估代码在中。 EmotionNet

完整的sift角点提取算法，加详细注释，包括7个核心函数。直接运行do_sift即可。

matlab有些代码不运行#NeuralTalk 该项目包含用于学习多模式递归神经网络的Python + numpy源代码，这些神经网络使用句子描述图像。 最近在一篇文章中介绍了这方面的工作，并且在过去几个月中，该领域一直是研究界发表的多篇学术论文的主题。 该代码当前实现和提出的模型。 两种模型均拍摄图像并使用递归神经网络（LSTM或RNN）预测其句子描述。 概述 该项目的管道如下所示： 输入是使用Amazon Mechanical Turk收集的图像和5个句子描述的数据集。 特别是，此代码库是针对，和数据集设置的。 在训练阶段，将图像作为输入馈送到RNN，并要求RNN根据神经网络的隐藏层介导的当前单词和先前上下文来预测句子的单词。 在此阶段，通过反向传播训练网络的参数。 在预测阶段，将一组让步图像传递给RNN，RNN一次生成一个单词的句子。 用BLEU评分评估结果。 该代码还包括用于以HTML可视化结果的实用程序。 依存关系 Python 2.7 ， numpy / scipy的现代版本， perl （如果要进行BLEU分数评估）， argparse模块。 这些大多数都可以通过pip

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随着时代的发展，大学生的数量与日预增但是相对的也出现了很多心理问题，大学生因为各类心理引发的社会问题已经受到了很多人的关注，所以如何更好的培养大学生正确的心理健康问题是现在很多大学多面临的一个重要的问题。 本大学生心理健康管理系统是为了更好的对大学生的心理进行管理的一个系统，系统分为管理员，学生两种用户角色，主要实现了用户登录，学生信息管理，文章管理，留言管理，用户管理管理，心理测评管理， 公告管理管理， 系统设置管理，修改密码等登录功能，通过这些功能基本可以满足对大学生心理健康的管理的需求 系统具体情况由此了解：

Matlab Hill代码ieee_cec_2014_nmmso 2014年IEEE进化计算大会代码库，其中包含Niching Migratory Multi-Swarm Optimizer和文献中的其他两个多模态优化器 所提供的实现方式与Jonathan E. Fieldsend发表在IEEE进化计算会议论文集，第2593-2600页，2014年的“奔跑的山丘：利用适当的迁移多群优化器进行多模态搜索”中使用的实现方式相同。 机构存储库： 依赖性：您将需要Ian Nabney的Netlab toobox（因为NMMSO使用其dist2函数来计算矩阵之间的平方距离）。 这可以从 请在Matlab的命令行中使用“帮助function_name”来获取函数用法的说明-请注意，“ _ iterative”版本将算法运行一代（并且可以将上一代终端的状态作为输入）。 这允许逐步进行用于行为分析的算法。 非迭代版本本质上包装了迭代版本。 我已经输入了代码注释，子程序（希望如此！）在命名上并不是太不透明。 任何查询，错误修复等，请给我发电子邮件。