TJNU大型云检测数据库 TJNU大规模云检测数据库（TLCDD）于2019年至2021年在中国9个省份中收集，其中包括天津，安徽，四川，甘肃，山东，河北，辽宁，江苏和海南。 它包含5000个基于地面的云图像及其相应的云蒙版。 TLCDD由4208个训练图像和792个测试图像组成。 云图像由视觉传感器捕获，并以PNG格式存储，像素分辨率为512×512。 所有图像均由中国天津市天津师范大学电子与通信工程学院和中国气象局气象观测中心的气象学家和与云有关的研究人员共同注释。 TLCDD将免费提供给与云相关的研究人员，以促进研究。 在下文中，提出了一些基于地面的云图像及其云遮罩。 下载 请下载，填写并签署协议TLCDD和整个文档返回给或 。 下载的URL和密码将包含在回复的电子邮件中。

求解大规模单调非线性方程组的多元谱梯度投影算法，喻高航，牛善洲，本文提出了一个求解大规模非线性单调方程组的多元谱梯度投影方法并建立了算法的全局收敛性定理. 本文算法具有如下的优点:par(1) 算�

大量合成高质量纳米氧化锌薄片，王荒平，，本文报道了一种简单的合成方法能够在水溶液中合成高质量纳米氧化锌薄片，该合成方法的条件简单、易控。这种方法能实现大量低成本

Large Scale Machine Learning with Python [PDF + EPUB + CODE] Packt Publishing | August 4, 2016 | English | 439 pages Large Python machine learning projects involve new problems associated with specialized machine learning architectures and designs that many data scientists have yet to tackle. But finding algorithms and designing and building platforms that deal with large sets of data is a growing need. Data scientists have to manage and maintain increasingly complex data projects, and with the rise of big data comes an increasing demand for computational and algorithmic efficiency. Large Scale Machine Learning with Python uncovers a new wave of machine learning algorithms that meet scalability demands together with a high predictive accuracy. Dive into scalable machine learning and the three forms of scalability. Speed up algorithms that can be used on a desktop computer with tips on parallelization and memory allocation. Get to grips with new algorithms that are specifically designed for large projects and can handle bigger files, and learn about machine learning in big data environments. We will also cover the most effective machine learning techniques on a map reduce framework in Hadoop and Spark in Python.

Discrete Berth Allocation，Iterative Variable Grouping Genetic Algorithm

基于Mapreduce的大规模图强连通分量算法，吕璐，谢磊，有向图强连通分量是图论中的基本问题。强连通分量算法一般都是基于深度优先搜索，但难于在大规模图上并行实现。本文提出了一种基

文的其余部分结构如下：在第3节中，我们描述了我们的高效立体匹配方法。第4节报告了真实世界数据集的实验结果以及与Middlebury基准图像上的各种其他方法的比较

We live in a new age for statistical inference, where modern scientific technology such as microarrays and fMRI machines routinely produce thousands and sometimes millions of parallel data sets, each with its own estimation or testing problem. Doing thousands of problems at once is more than repeated application of classical methods. Taking an empirical Bayes approach, Bradley Efron, inventor of the bootstrap, shows how information accrues across problems in a way that combines Bayesian and

(3) 人体或车身振动的总的加速度均方根评价 方法; (4)车身振动 (或座椅)的最大垂直加速度评价 方法。 本文采用 1ö3 倍频带分别评价方法 ( ISO 2631) 方法作为平顺性评价指标, 各 1ö3 倍频带加速度均 方根分量, 可用下式计算 ΡZβi = [∫ 2Πf ui 2Πf li G Zβs (Ξ) dΞ] 1ö2 (13) 式中: 座椅处的加速度功率谱 G Zβs (Ξ) 前文已经求 得; f ui, f li为各个 1ö3 倍频带的上、下限频率, i= 1, 2, ⋯. 但是上述方法求得的均方根值还没有考虑人 体对不同频率振动的敏感程度, 人体对垂直振动 4 ～ 8 H z, 水平振动 1～ 2 H z 最为敏感, 而其他频率范 围内的加速度均方根值可以通过加权折算到最敏感 频率范围内, 其垂直方向的加权因子为 W N (f ci) = 0. 5 f ci　　 (1 < f ci ≤ 4) 1　　 (4 < f ci ≤ 8 8öf ci　　 (f ci > 8) (14) 将W N (f ci)转换成W N (Ξci) , 加权加速度均方根值分 量 Ρzβw i= W N (Ξci) Ρzβi, 再将 Ρzβw i中的最大值与 ISO 2631 人体对振动反应的“疲劳工效降低界限”的振动允许 值进行对比, 就可以看出该车的平顺性性能。将上述 方法用M A TLAB 编制成程序, 就可以直接得到加 权加速度均方根值分量的最大值, 从而实现对汽车 平顺性的评价。 5　实例应用 表 1 给出了TJ 6341 五自由度车辆模型参数, 将 模型参数输入所编制的仿真程序, 得到车辆在车速 为 50 km öh 时的随机响应, 如图 2 所示。图 2 中的座 椅加速度图的图形走势与图 3 中该车的座椅加速度 实验曲线基本吻合, 从而证明该仿真结果是正确的。 同时, 可以从程序的运行结果获得各中心频率加速 度均方根值, 如表 2 所示。 表 1　TJ6341 五自由度车辆模型参数 参数 名称 M s (kg) M b (kg) M p (kg. m 2) M f (kg) M r (kg) K s (N öm ) K f (N öm ) K r (N öm ) K tf (N öm ) K tr (N öm ) C s (N söm ) C f (N söm ) C r (N söm ) 数值 65 708 1 060 80 72 23 071 20 292 19 326 128 760 128 760 1 500 2 000 1 000 93第 2 期 邹晓华等: 车辆悬架系统振动仿真

Large Scale Facial Model (LSFM) This repository contains the code used to produce the Large Scale Facial Model (LSFM) Large scale 3D Morphable Models ## Installing and using the LSFM 3D Morphable Model construction pipeline The code used to produce the LSFM models is **contained within this repository** The **LSFM models** were produced by using this software pipeline on the (proprietary) MeIn3D dataset.