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我们通过在IIB型弦理论中使用非超对称的Brane构型，从非超对称的Seiberg对偶性推导纯Chern-Simons规范理论中的层级对偶性。 枪身配置由五把枪，N D3防弹弓和一个O3飞机组成。 通过交换五个大脑，我们得出了3d非超对称Seiberg对偶性。 电平从环路效应移开后，这将确定Sp（2N）2k-2N + 2和Sp（2k-2N + 2）-2N纯Chern-Simons理论的IR，这是一个电平秩对。 我们还基于单一群在Chern-Simons理论中推导了等级-等级对偶性。

PRCC偏秩相关系数（Partial Rank Correlation Coefficient ）是一种经常用于分析各类模型中参数全局敏感性的方法，也就是分析哪些参数对最后的结果影响大，哪些小。可以进一步用于参数调节或参数自动手动率定。 之前大概也有一些英文的各种版本资源，但是感觉对初学者来讲，理解可能需要时间和一定基础。 因此个人重新编写这个版本，里面每一句都写了中文注释。 注释里也附带一些个人认为好理解的相关公式原理介绍的网页地址。 因为PRCC好像有不止一种算法 因此这种是否符合各位的研究工作需求，也请看完网页后确保是所需的再使用。 希望能帮助大家。 如果有所不对欢迎提出建议意见。

svd算法matlab代码randQB_auto 固定精度低秩矩阵逼近的随机QB分解。 该软件包包括用于randQB_EI和randQB_FP算法的Matlab代码。 它们是用于固​​定精度低秩矩阵逼近的有效随机算法。 还包括Yu Wenjian，Yu Gu和Li Yaohang Li撰写的“固定精度低秩矩阵逼近的有效随机算法”一文中用于运行实验的测试用例和脚本。 主要算法 randQB_EI_auto.m-randQB_EI算法的固定精度版本 randQB_FP_auto.m-randQB_EI算法的固定精度版本 randQB_EI_k.m-randQB_EI算法的固定秩版本 randQB_FP_k.m-randQB_EI算法的固定秩版本 randQB_FP_svd.m-使用randQB_FP算法计算k位截断的SVD 辅助比较算法 basicQB.m-[1]中的基本randQB算法（固定排名） randQB_b_k.m-[2]中被阻止的randQB算法（固定排名） AdpRangeFinder.m-自适应随机测距仪算法（固定精度）[1] singlePass2011.m-[1]中的单

为消除非受控训练环境中光照/表情变化的不利影响,控制部分遮挡/伪装对人脸图像的破坏程度,提出了一种基于低秩矩阵恢复的字典优化设计,以增强稀疏表示人脸识别的性能.首先对存在非受控干扰成分的训练字典进行低秩矩阵恢复,获得相对"干净"的训练图像进行特征提取;接着采用分块相似性先验嵌入稀疏编码的方法实现对人脸图像的分类.实验结果表明,通过改进稀疏编码字典的鉴别能力,系统能更有效地抑制光照、表情、遮挡/伪装的影响,其识别的稳健性和鲁棒性得到了明显提升.

执行 Wilcoxon 秩和检验或 Mann-Whitney U 检验（非参数检验）。 测量健康的基因/化合物/错误/代谢物等（对照）个体和患有某种疾病的个体。 然后进行 Wilcoxon 秩和检验，以找出这些基因/化合物/代谢物/错误等中有多少在健康与疾病中以统计学显着的方式差异丰富。 还为每个测量的基因/化合物/错误/代谢物生成箱线图。 健康个体和患有某些疾病的个体的数据必须在单独的文件中提供。 行将代表不同的测量基因/化合物/错误/代谢物并且列将是不同的个体。

LRSLibrary在MATLAB中提供了低秩和稀疏分解算法的集合。 该库专为视频中的背景减法/运动分割而设计，但也可以用于其他计算机视觉问题或将其改编。 当前，LRSLibrary总共包含103种基于矩阵和基于张量的算法。 LRSLibrary已在x86和x64版本的MATLAB R2013，R2014，R2015和R2016中成功测试。 有关更多信息，请参见： https : //github.com/andrewssobral/lrslibrary

lrslibrary：用于视频中背景建模和减法的低秩和稀疏工具

图像矩阵matlab代码IRTPCA代码 matlab代码适用于论文``通过低秩核心矩阵改进的稳健张量主成分分析''。 您可以从中找到该论文。 tsvd的某些功能，您也可以参考。 图像来自伯克利细分数据集。 基于数据集的工作应引用以下文件： @InProceedings {MartinFTM01， 作者= {D。 马丁（Martin）和福克斯（C. Fowlkes）和塔尔（T. Tal）和马里克（J. Malik）}， title = {人类分割的自然图像数据库及其在评估分割算法和测量生态统计中的应用}， booktitle = {Proc。 第八届国际会议计算机视觉}， 年= {2001}， 月= {七月}， 音量= {2}， 页数= {416--423}} 这些视频来自信息通信研究所（I2R）和背景模型挑战数据集。 L. Li，W。Huang，IYH Gu和Q. Tian，“用于前景对象检测的复杂背景的统计建模”，《 IEEE Transactions on Image Processing》，第1卷。 13号11，第1459-72页，2004年。 A. Vacavant，T。Ch