SimMTM（Simple Masked Time-Series Modeling）是一种预训练框架，专为时间序列数据设计，旨在通过自我监督学习提升模型对时间序列特征的理解能力。该框架受到自监督预训练和流形学习的启发，尤其借鉴了图像领域的Masked Autoencoders（MAE）的mask建模思想，但针对时间序列数据的独特性质进行了优化。 在传统的预训练中，特别是图像处理领域，如MAE，模型会随机屏蔽部分输入，然后尝试重构整个图像。然而，对于时间序列数据，直接随机屏蔽会破坏序列中的连续性和时间依赖性，使得重构任务变得困难。为了解决这个问题，SimMTM提出了一个新的方法，它并不尝试从单个被屏蔽序列中直接恢复原始序列，而是通过多次随机屏蔽同一序列，形成多个“邻居”序列，并利用这些邻居序列的组合信息来重构原始序列。 具体来说，SimMTM的模型框架包括四个主要模块：随机屏蔽、表示学习、序列级相似性学习和逐点聚合。在随机屏蔽阶段，模型会生成多个被随机掩蔽的时间序列。表示学习阶段，使用Transformer这样的编码器从这些被屏蔽的序列中提取特征。接下来，通过一个简单的多层感知机（MLP）投影层得到序列级表示，并计算所有序列之间的相似性，形成一个相似性矩阵。逐点聚合阶段，依据这个相似性矩阵，模型对序列的特征进行加权聚合，以恢复原始序列。通过解码器输出重构的时间序列。 SimMTM的创新之处在于： 1. 提出了一种新的掩蔽时间序列建模任务，即基于多个被掩蔽的序列在流形上重构原始序列，利用流形外的“邻居”序列来补充时间信息。 2. 设计了一个简单但有效的预训练框架，通过在序列表示空间中学习的相似性聚合点表示来进行重建。 3. 在各种时间序列分析任务中，如低级预测和高级分类，SimMTM都能展现出先进的微调性能，无论是在本领域还是跨领域设置。 SimMTM为时间序列的自我监督预训练提供了一个新的视角，通过流形学习和多序列聚合，有效地处理了时间序列数据的连续性问题，提高了模型在时间序列任务中的表现。这一框架不仅降低了对标注数据的依赖，还增强了模型对时间序列数据内在结构的理解。

在科技高速发展的当下，智能终端尤其是智能手机和平板电脑的普及，极大促进了移动互联网行业的蓬勃发展。移动应用（APP）迎来了爆炸性的增长，为用户提供了便捷的触控交互和高清的视觉体验。特别是苹果iOS设备，以其精致的用户体验和稳定的性能，成为推动移动商务革新的重要力量。 本文是一篇以“创意生活馆iOS客户端开发”为课题的学位论文。文章首先概述了移动APP的兴起背景及其对传统PC端购物方式的影响。传统的PC端操作复杂，网页信息量巨大，用户难以迅速找到所需商品，而移动端应用的出现，极大地优化了用户体验，提升了购物的便捷性和效率。移动端应用还为支付功能提供了更为安全快捷的通道。 在研究和开发“创意生活馆手机应用系统”过程中，作者系统地介绍了整个开发流程，从需求分析到总体设计、模块划分，再到具体实现过程。文章详细描述了各功能模块的操作和界面设计，为读者展示了APP开发的全过程。 该系统的开发基于Xcode5.0的iOS项目，利用了多种第三方库，并应用了多种设计模式，如模型-视图-控制器（MVC）模式、键值编码（KVC）、键值观察（KVO）等。这些设计模式和工具的运用极大地提高了开发效率和代码的可维护性。 本系统具有易操作性、易理解性、便携性等优势，其功能丰富、界面友好，非常适合现代生活节奏和移动互联网的发展需求。关键词包括Xcode5.0、创意生活、MVC等。 整个研究和开发工作围绕现代移动互联网用户的需求和习惯展开，致力于打造一个功能全面、操作简洁、界面美观的iOS客户端，以满足用户在移动设备上的购物和信息查询需求。系统开发的目的在于提供给用户一个全方位、快捷、安全的移动购物环境，使用户能够享受到与传统PC端不同的、更为便捷的购物体验。 此外，论文在理论研究和实际开发的过程中，对移动APP开发的流程和技术应用进行了深入的探讨。通过这一课题的实现，为移动APP开发领域提供了新的实践案例和参考，对移动互联网行业的发展具有一定的推动作用。 本论文不仅对移动APP的开发流程进行了全面的介绍，也对使用的技术和设计模式进行了详细的阐述和分析。对于从事iOS应用开发的开发者而言，这篇学位论文无疑是一份宝贵的学习资料。同时，它也对未来的移动APP开发趋势进行了预测和展望，为相关领域的研究提供了重要的参考。 随着移动互联网的持续发展，移动APP开发已经成为了软件工程领域的一个重要分支。对于开发者来说，掌握先进的设计模式和技术工具，不断提升用户体验，是开发成功移动应用的关键。

IEEE TAC期刊论文：基于延迟系统方法的网络控制系统事件触发控制器设计优化研究,基于IEEE TAC期刊的"一种针对网络控制系统的事件触发设计方法及其延迟系统模型研究",8控制TOP1期刊IEEE TAC程序复现-A Delay System Method for Designing Event-Triggered Controllers of Networked Control Systems 【主要内容】本说明涉及网络控制系统的事件触发式网络控制系统的事件触发设计。 本文提出了一种新颖的事件触发方案，与现有方案相比具有一些优势。 首先，通过研究网络传输延迟的影响，构建了一个用于分析的延迟系统模型。 然后，在此模型的基础上，推导出带规范约束的稳定性标准以及共同设计反馈增益和触发参数的标准。 这些标准是用线性矩阵不等式表示的。 仿真结果表明，所提出的事件触发方案优于文献中现有的一些事件触发方案。 ,控制; 事件触发设计; 延迟系统模型; 稳定性标准; 反馈增益; 触发参数; 程序复现; TAC期刊; 延迟系统方法; 网络控制系统。,IEEE期刊TOP1：事件触发控制器的设计优化与延

在双抽汽轮机热电负荷协调控制问题的研究中,输出电负荷、抽汽高压热负荷和低压热负荷之间存在着严重的耦合关系,每个负荷的变化都会对其他负荷产生不同程度的影响,引起热、电负荷的频繁波动,从而影响到整个系统的控制性能.为了解决上述问题,提出了一种将简单的前馈补偿解耦和模糊神经网络相结合的改进多变量解耦控制方案.前馈补偿实现动静态解耦,神经网络实时调整模糊控制规则,从而提高了系统的控制效果和自适应能力.MATLAB仿真结果表明,改进的解耦控制方案解决了热电负荷的强耦合问题,提高了系统的鲁棒性和自适应能力,具有较强的

婚介管理系统论文主要探讨了如何运用信息技术来优化和规范婚介服务流程，旨在提供一个高效、安全、便捷的平台，帮助单身人士寻找合适的伴侣。这篇论文涵盖了系统的需求分析、功能设计、数据库设计以及系统的实现与测试等多个方面，对于理解信息系统在婚介行业的应用具有重要的参考价值。 需求分析是系统设计的第一步。婚介管理系统需满足用户注册、个人信息填写、条件筛选、匹配推荐、预约见面、互动交流等功能。此外，系统还应具备管理员管理用户、审核信息、处理投诉等后台功能，确保服务质量。 功能设计包括用户模块、匹配模块、互动模块和管理模块。用户模块允许用户创建个人资料，上传照片，设置择偶条件；匹配模块依据用户设定的条件进行智能匹配，推荐合适的人选；互动模块提供聊天、发送礼物、查看访问记录等社交功能；管理模块则协助管理员进行数据维护和用户管理。 数据库设计是系统的核心部分，涉及用户信息表、匹配参数表、聊天记录表等多个表的结构设计。用户信息表存储用户的基本资料、择偶条件等；匹配参数表记录用户的偏好，用于计算匹配度；聊天记录表记录用户间的沟通信息，便于回顾和查询。 系统实现主要采用软件工程的方法，可能涉及到的技术有前端开发语言（如HTML、CSS、JavaScript）、后端框架（如Java的Spring Boot或Python的Django）、数据库管理系统（如MySQL或Oracle）、以及可能的移动应用开发（如Android或iOS）。开发过程中，应注意数据的安全性，例如使用加密技术保护用户隐私，以及系统的稳定性，确保高并发情况下的正常运行。 系统的测试环节不可忽视，包括单元测试、集成测试、性能测试和用户体验测试。确保每个功能模块都能正常运行，系统整体性能稳定，并且用户界面友好，操作简便。 婚介管理系统论文详细阐述了构建这样一个系统的过程，从需求分析到系统实现，再到后期的运维，全面展示了信息技术在婚介行业的应用和价值。通过阅读这篇论文，读者可以了解到如何利用IT技术解决实际生活中的问题，同时对系统开发流程有一个深入的理解。

Access密码查看器是一款专为Microsoft Access数据库设计的工具，它能帮助用户恢复遗忘的数据库密码。Access是微软公司开发的一款关系型数据库管理软件，广泛应用于数据存储、数据分析和应用程序开发等领域。在日常工作中，由于各种原因，用户可能会丢失对Access数据库的访问密码，这时候Access密码查看器就显得尤为重要。 Access数据库的密码保护机制是为了确保数据的安全性，但当用户忘记密码时，就无法打开数据库进行编辑或查看。这款绿色版的Access密码查看器无需安装，下载后即可直接运行，方便快捷。它的主要功能包括： 1. **密码恢复**：通过内置的算法和解密技术，该工具能够扫描并解析Access数据库文件（.mdb或.accdb）中的加密信息，从而找出原始的密码。 2. **兼容性**：适用于不同版本的Access数据库，包括Access 95、97、2000、2003、2007、2010、2013、2016及更高版本。这确保了无论用户使用的是哪个版本的数据库，都能得到支持。 3. **操作简单**：用户只需选择要恢复密码的Access数据库文件，然后点击开始按钮，程序就会自动进行分析并显示密码。 4. **安全无损**：该工具在恢复密码的过程中，不会对原数据库文件造成任何损坏，用户可以放心使用。 5. **绿色软件**：作为一款绿色版软件，它不含有任何恶意插件或广告，无需安装即可运行，不会在系统中留下冗余文件，减少了系统资源占用。 在使用Access密码查看器时，需要注意以下几点： - 确保你有权访问并恢复这个数据库，因为尝试未经授权的密码恢复可能涉及隐私和法律问题。 - 由于密码恢复可能需要一定时间，特别是对于复杂或长密码，所以要有耐心等待。 - 如果数据库文件经过高度加密或设置有额外的安全措施，恢复密码的成功率可能会降低。 Access密码查看器是一个实用的工具，尤其对于那些经常处理Access数据库并面临密码遗忘问题的用户来说。然而，为了避免频繁出现此类问题，建议定期备份数据库，并使用复杂的密码策略，以减少密码遗忘的可能性。同时，也可以考虑采用其他数据保护方法，如角色基础的访问控制（RBAC）、双因素认证等，以提高数据安全性。

ECCV，全称为欧洲计算机视觉大会（European Conference on Computer Vision），是计算机视觉领域最顶级的国际会议之一，与CVPR、ICCV并称为全球三大CV盛会。2018年的ECCV会议聚集了全球顶尖的研究者和从业者，共同探讨计算机视觉领域的最新进展和未来趋势，其中包括一个重要方向——目标跟踪（Object Tracking）。 目标跟踪是计算机视觉中的核心问题，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个子领域。在2018年的ECCV会议上，众多研究者提交的论文聚焦于如何提升目标跟踪的准确性、鲁棒性和实时性，以适应日益复杂的视觉环境和应用场景。 目标跟踪的核心任务是找到视频序列中特定对象的位置和形状变化。这需要解决的关键问题包括初始化、目标表示、状态更新和漂移修正。2018年ECCV的论文可能涵盖了这些方面的创新方法，例如采用深度学习模型来改进目标表示，利用更高效的算法实现状态更新，以及提出新的漂移纠正策略。 深度学习在2018年前后已成为目标跟踪领域的主导技术。基于深度神经网络的跟踪方法，如Siamese网络、深度卷积网络（CNN）和循环神经网络（RNN），通过学习特征表示和动态模型，显著提升了跟踪性能。这些论文可能会讨论如何优化网络结构，以适应不同的跟踪场景和对象特性。 再者，应对复杂环境和动态变化，研究人员可能会提出新的适应性和鲁棒性策略。比如，一些论文可能会涉及在线学习，让跟踪器能够根据新观测到的数据自我调整；另一些可能关注多模态融合，结合颜色、纹理、运动等多种信息进行跟踪；还有可能探索对抗性训练，增强跟踪器对光照变化、遮挡、相似背景等干扰因素的抵抗力。 此外，实时性是目标跟踪在实际应用中不可或缺的要求。2018年ECCV的论文可能会介绍如何在保持高精度的同时提高计算效率，例如通过轻量级网络设计、模型量化和硬件优化等手段。 压缩包中可能包含的代码资源，对于理解这些先进方法的实际工作原理和实现细节至关重要。它们可以作为学习和进一步研究的基础，帮助开发者和研究者快速复现结果，或者启发新的研究思路。 2018年ECCV的目标跟踪论文和代码资源代表了当时该领域的前沿技术，涵盖了深度学习、模型优化、鲁棒性增强等多个方面，对于深入理解和提升目标跟踪技术具有极大的价值。通过深入研读这些论文，我们可以洞见计算机视觉的发展脉络，为未来的创新提供灵感。

ICCV论文的Matlab实现——用于鲁棒视觉目标跟踪的联合组特征选择和判别滤波器学习__Matlab implementation of ICCV2019 paper _Joint Group Feature Selection and Discriminative Filter Learning for Robust Visual Object Tracking_.zip 随着计算机视觉技术的飞速发展，视觉目标跟踪作为其中的一个重要研究领域，吸引了大量的关注。视觉目标跟踪是指在视频序列中实时地追踪特定物体的位置和运动状态。目标跟踪算法需要对目标进行准确检测，并在连续的视频帧中保持对目标的锁定，即使在物体移动、遮挡或背景变化等复杂情况下也要尽可能地减少跟踪误差。 在诸多的目标跟踪算法中，基于判别滤波器的方法因其良好的实时性和鲁棒性而备受青睐。判别滤波器通常采用特征选择的方法来提取与目标跟踪最相关的特征。然而，选择哪种特征以及如何组合这些特征对于跟踪性能的提升至关重要。 ICCV（国际计算机视觉与模式识别会议）是计算机视觉领域内一个著名的学术会议。ICCV2019上发表的这篇论文提出了一种联合组特征选择和判别滤波器学习的新方法。该方法通过学习区分目标与背景的特征，并将其用于判别滤波器的更新，从而实现更加准确和鲁棒的目标跟踪。该算法不仅提高了跟踪的准确性，同时也提高了对遮挡和快速运动等挑战性场景的适应能力。 Matlab是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发和仿真的编程语言和环境。Matlab的高级数学功能、丰富的工具箱和易于使用的可视化环境使其成为计算机视觉算法开发和测试的理想平台。在这篇论文中，研究人员利用Matlab实现了这一创新的视觉目标跟踪算法，并通过Matlab的快速原型开发特性，对算法进行了验证和展示。 为了使更多的研究者和工程师能够理解和复现这一算法，作者将论文中的算法实现了Matlab代码，并通过压缩包的形式发布。压缩包内的文件结构和代码注释的清晰程度对于其他用户学习和使用该算法至关重要。代码中可能包含多个函数和脚本，用于处理不同的跟踪阶段，如目标检测、特征提取、滤波器更新以及结果评估等。 此外，为了验证算法的有效性，作者可能还在压缩包中包含了测试数据集和相应的评估脚本。这些数据集包含了各种具有挑战性的跟踪场景，例如背景复杂、目标运动快速、存在遮挡等。通过在这些数据集上运行算法，研究者和工程师可以准确评估跟踪性能，并与其他算法进行比较。 该论文的Matlab实现不仅促进了该领域的学术交流，也加速了先进算法的工程应用。通过提供可复现的代码，研究人员可以在此基础上进行改进或将其集成到更大规模的应用中。对于视觉目标跟踪这一领域来说，这种开放和共享的精神极大地推动了整个领域的发展和进步。

数字信号处理（简称DSP）是一门涉及多门学科并广泛应用于很多科学和工程领域的新兴学科。数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字的形式对信号进行分析、采集、合成、变换、滤波、估算、压缩、识别等加工处理，以便提取有用的信息并进行有效的传输与应用。数字信号处理是以众多学科为理论基础,它所涉及的范围极其广泛。如数学领域中的微积分、概率统计、随机过程、数字分析等都是数字信号处理的基础工具。它与网络理论、信号与系统、控制理论、通信理论、故障诊断等密切相关。

目标边界约束下基于自适应形态学特征轮廓的高分辨率遥感影像建筑物提取