提示api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll 丢失,安装这个小玩意就可以解决了 提示api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll 丢失,安装这个小玩意就可以解决了
2024-04-11 01:00:39 13.31MB api-ms -win-crt -runtime-l 1-1-0.dll
1
短期化疗对乳腺癌组织UCH-L1表达的影响,包芸,王文娟,目的 探讨乳腺癌患者术前短期化疗对肿瘤细胞UCH-L1以及EGFR和P-gp表达的影响。方法 采用免疫组化(EnVision法)检测40例乳腺浸润性导管
2024-03-03 08:34:08 495KB 首发论文
1
How to Succeed The FRM Part I exam is a formidable challenge (covering 60 assigned readings and almost 500 learning objectives), so you must devote considerable time and effort to be properly prepared. There are no shortcuts! You must learn the material, know the terminology and techniques, understand the concepts, and be able to answer 100 multiple-choice questions quickly and (at least 70%) correctly. A good estimate of the study time required is 250 hours on average, but some candidates will need more or less time, depending on their individual backgrounds and experience.
2023-12-13 11:15:55 1KB
1
基于高频电路设计的原理,设计了GLONASS接收机的方案。电路分为信号放大、中频分离和相干载波产生这三个部分。主要使用了微波集成电路放大器BGA2001,高频滤波器TA0676A,宽带正交解调器AD8347和集成压控振荡射频合成器Si4123。设计出的接收机能够接收GLONASS L1信号。
2023-08-07 10:04:49 772KB GLONASS; 接收机; 卫星定位; 导航
1
完成GLONASS导航信号L1、L2、L3的信号仿真
2023-08-07 09:42:26 4KB l1导航 glonass 导航信号 信号仿真
2020年9月9日更新: 我尝试拉动并运行它,以发现它与最新的pytorch和Windows不兼容。 我将在下周更新它-现在不会运行。 -本 用法 该演示需要 。 首先,使用--help执行python run_demo.py来查看可选参数。 默认实验是带有MNIST的字典学习演示。 目的 该存储库的最终目标是提供一个稀疏的编码库,该库可实现用于(1)词典学习,(2)传统/凸代码推断(例如ISTA,SALSA)和(3)“展开”可学习编码器(例如,)。 现在,字典学习正在不断发展。 特别是,我正在构建结合了(2)和(3)的编码器类。 然后,我将概括用于形态学成分分析(MCA)的类,这是一种用于源分离的稀疏编码方法。 稀疏编码背景 用信号或图像的基本组成部分来表示通常很有用。 例如,笑脸可以有效地描述为“圆,两个点和曲线”。 至少,这比“像素1:值0.1。像素2:值1”更有效,以此类推。
2023-07-01 19:40:41 2.4MB Python
1
无法启动此程序,因为计算机丢失api-ms-win-downlevel-shlwapi-l1-1-0.dll 。尝试重新安装该程序以解决此问题。
2023-05-22 14:46:09 12KB dll
1
提示api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll 丢失,安装这个小玩意就可以解决了
2023-05-22 13:29:41 13.31MB 解决 api-ms -win-crt -runtime-l
1
动态压缩感知(DSC)是压缩感知领域中一个重要的研究分支,它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法,与传统的压缩感知理论不同,DSC研究的对象是稀疏时变信号,并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上,提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先,通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息,获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率,继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后,采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量,从而确定非零元素的位置,获得DOA的实时估计值,最终实现运动目标的动态DOA跟踪。
IsingFit 该网络估计程序eLasso基于Ising模型,将l1正则逻辑回归与基于扩展贝叶斯信息准则(EBIC)的模型选择相结合。 EBIC是一种适合的度量,用于识别变量之间的相关关系。 生成的网络由变量(作为节点)和相关关系(作为边)组成。 可以处理二进制数据。
2023-04-10 08:02:07 16KB R
1