阈值分割源码matlab 用于新型腹部数据集的皮肤分割的深度学习技术 介绍 该存储库提供了[]中研究的皮肤分割方法的代码，主要是Mask-RCNN，U-Net，全连接网络和用于阈值化的MATLAB脚本。 该算法主要是为了使用RGB图像对创伤患者进行腹部皮肤分割而开发的，这是正在进行的研究工作的一部分，该研究工作旨在开发用于创伤评估的自主机器人[] []。 机器人腹部超声系统具有摄像头查看的腹部区域，以及相应的分段式皮肤面罩。 腹部皮肤数据集的信息 该数据集包含从Google图像搜索在线检索的1,400幅腹部图像，这些图像随后进行了手动分段。 选择图像以保留不同种族的多样性，从而防止分割算法中的间接种族偏见； 700张图像代表肤色较深的人，其中包括非洲，印度和西班牙裔群体，而700张图像代表肤色较浅的人，例如高加索人和亚洲裔群体。 总共选择了400张图像来代表体重指数较高的人，在明亮和黑暗类别之间平均分配。 在数据集准备中，还考虑了个人之间的差异，例如头发和纹身的覆盖范围，以及阴影等外部差异。 图片尺寸为227x227像素。 皮肤像素占整个像素数据的66％，每个单个图像的平均值为54.4

时间序列预测调查 该项目的目的是使用新颖的机器学习方法改进对时间序列的预测，并将其向前推进几步，以便更好地预测异常值，例如资产负债表上的异常。 安装 将此存储库克隆或下载到您的计算机。 安装Jupyter Lab（ pip install jupyterlab ）。 cd到存储库的目录。 使用以下命令启动Jupyter Lab： jupyter lab 。 笔记本可以在Jupyter Lab窗口中打开并运行。 所需的数据很轻，因此已经包含在此存储库中。

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在话题检测和追踪过程中，话题漂移的产生往往降低话题检测和追踪的准确率。为了克服这个问题，通过分析新闻报道中种子事件与后续的新颖事件之间的演化关系，强调命名实体词的贡献度，并及时调整话题的重心向量，建立了一种动态的话题检测和追踪模型。实验证明，该模型有效地降低了话题漂移现象在话题检测与话题追踪中的影响。

通常可以将信息抽象为有限字母上的字符序列。 随着大数据时代的到来，来自各个应用领域（例如，生物序列）的序列的长度和大小不断增加，导致了经典的NP难题，即寻找多个序列的多个最长公共子序列（即MLCS问题在生物信息学，计算基因组学，模式识别等领域具有许多应用），成为研究热点并面临严峻挑战。 在本文中，我们首先揭示了基于主导点的MLCS算法很难应用于长序列和大规模序列比对。 为了克服它们的缺点，基于提出的问题解决模型和并行拓扑排序策略，我们提出了一种新颖的高效并行MLCS算法。 对随机序列和生物学序列的基准数据集进行的综合实验表明，该算法的时间和空间复杂度仅与对齐序列的优势线性相关，并且该算法大大优于现有算法的状态。先进的基于优势点的MLCS算法，因此非常适合于长距离和大规模序列比对。

传统的微带线低通滤波器尺寸偏大，阻带较窄，针对此问题本文提出了一种新型微带线低通滤波器。该滤波器由半圆型缺陷地结构（Semicircle Defected Ground Structure，S-DGS）单元和半圆型阶梯阻抗并联枝节（Semicircle stepped-impedance shunt stubs，S-SISS）级联而成。文中分析了S-DGS和S-SISS的参数变化对滤波器带阻特性的影响，建立了微带线滤波器的等效电路模型。该滤波器结构紧凑，3-dB截止频率为2.4GHz，阻带为4-18 GHz，比传统DGS滤波器的阻带拓宽了30%。测试结果与仿真结果吻合较好，验证了所设计滤波器的可靠性性。

脑电信号中的建模和新颖性检测 用于检测癫痫异常 癫痫病影响着全球约1％的人口，其中大多数生活在中低收入国家（LMIC）中。 癫痫病通常由人类解释器诊断，该解释器通过EEG记录进行读取。 在低收入和中等收入国家，被诊断为癫痫的人的主要障碍是脑电图的可及性有限和缺乏口译员。 McKenzie等。 （2017）描述了一项研究，研究是将便携式EEG扫描仪的数据发送到国外以供自愿者进行分析。 本文研究了如何通过使用新颖性检测来缩短手动解释EEG记录所花费的时间。 提出了预处理流程，并研究了两种检测新颖性的方法。 本文使用两个真实的EEG数据集来验证该过程。 第一个数据集来自波士顿儿童医院，包括带有癫痫发作的记录。 另一台使用便携式EEG扫描仪（SBS2）在几内亚记录，不包含标签。 首先使用标记的数据对方法进行分析和开发。 然后对来自SBS2的数据测试这些方法。 在预处理步骤中，通过对独立组件进行分

1. 简介： 　　空中鼠标方案是在无线鼠标的基础上，增加了陀螺仪和3D-Gsensor等MEMS产品，从而使鼠标不需要放在任何平面上，在空中晃动或者移动就能直接使用。自由方便是它的特性，例如在办公领域可以当作简报笔，让做PPT演示的人员不再需要坐在会议桌上摆弄电脑，就可以遥控，实现鼠标操作和翻页等功能；在家用娱乐上配合电视或者HTPC在客厅使用，成为“懒人工具”。根据用户的需求是创新的源动力，因此空中鼠标应运而生。 　　该空中鼠标解决方案，采用ST发研发LSM330DLC的传感器，该传感器把加速度计和陀螺仪的功能整合在一起，支持低功耗模式，传感器获取在空中的位移数据，结合MCU（单片机），

matlab中的ks检验代码本地新奇检测 版权 该软件包包含用于执行本地新颖性检测的 Matlab 源代码，如下所述： Paul Bodesheim 和 Alexander Freytag 以及 Erik Rodner 和 Joachim Denzler： “多类识别问题中的局部新颖性检测”。 IEEE 计算机视觉应用冬季会议 (WACV) 的论文集，2015 年。 如果您正在使用此代码，请引用该论文！ (LGPL) 版权归 Paul Bodesheim 和 Alexander Freytag 以及 Erik Rodner 和 Joachim Denzler 内容 learn_local_novelty_detection_model.m test_local_novelty_detection_model.m demo_local_novelty_detection.m README.md License.txt code_knfst.zip KNFST 源代码 我们还包含了论文中的源代码： Paul Bodesheim、Alexander Freytag、Erik Rodner、M

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