Matlab代码verilog NYU_NanoLab_GUI 在本自述文件中，我提供了此REPO的每个目录的简要介绍。 在Data_Analysis目录中，我上传了两个文件夹。 一个是以前的数据分析代码。 第二个是已经在我们的GUI中实现的当前版本。 两种版本均能正常工作，但是第二种版本具有更强大的功能，并且具有更详细的图解和信息。 对于想了解FSCV数据分析的主要算法的人，我建议首先阅读并理解以前的代码（我认为理解最终版本会很有用）。 功能更强大的数据分析代码在main18.m中运行，作为主文件，我们在其中称其为“ sub-selfmade-function”（我认为它看上去很整洁）。 所有“子自制功能”也都包含在同一文件夹中，并带有易于理解的注释。 Final GUI（一切都需要）文件夹包含主要的GUI代码，数据分析代码（我们将对此进行讨论），并且所有功能主要控制实时可视化。 用户可以直接研究这些文件，以了解GUI的基本知识及其工作方式。 主文件还提供了必要的注释，以便于理解。 Firmware文件夹包含verilog文件以及位文件（chip4_adc_cont.bit）。 我们

tpcw-nyu-uva-client 客户端

NYU depth V2 数据集中包含 从3个城市拍摄的464个新场景，其中只有1449个被标记好的对齐RGB和深度图像，还有407,024个新的未标记帧。想要得到更多的用于深度学习训练的数据，需要对NYU depth V2中未标记的帧做处理

nyu-depth-v2-tools：[2]中使用的工具，用于预处理地面真值分割以评估超像素算法

单眼深度估计 该存储库为NYU深度数据集V2提供了单眼深度估计的简单PyTorch Lightning实现。 依存关系 Docker 20.10.2 1.28.3 的Python 3.8.0 0.1.3 1.6.0 1.2.5 2.0.6 偏见0.10.25 有关其他库的版本，请参见 。 方法 细分模型+ *深度损失 *我们使用 。 骨干 类型 三角洲1 三角洲2 三角洲3 lg10 abs_rel 湄 微软 efficiencynet-b7 UnetPlusPlus 0.8381 0.9658 0.9914 0.0553 0.1295 0.3464 0.3307 efficiencynet-b7 FPN 0.8378 0.9662 0.9915 0.0561 0.1308 0.3523 0.3308 高效网-b4 U

NYU Depth Dataset V2 is provided by NYU.本数据集由纽约大学提供。 indoorsegmentationandsupportinferencefromRGBDImages.pdf

黑客日 该项目已存档，不再处于积极开发阶段。 HackVDay 是一个网站和交付管理服务，用于向您的朋友和亲人发送情人节玫瑰。 这已在 2014 年情人节成功部署，并用于向纽约大学学生发送大约一打卡片和玫瑰。 该项目最好的部分仍然是几个月后在同学的冰箱上看到情人节贺卡。 前端是一个应用程序，是一个简单的表单，用于收集订单信息并将其存储在。 后端是一个应用程序，它会尝试找到最有效的送礼路线，然后使用向快递员发送下一个目的地的短信。 这是的黑客项目。

MIT fast-depth论文所用的数据集nyu-depth-v2_labled.mat。文件2.77G，由于上传限制 可自行云盘提取。友情提示：如果部署到TX1或TX2上，还请考虑磁盘空间。

NYU V2数据集提取数据-附件资源

现代深度学习方法为研究人员和工程师们提供了强大的工具，来解决以前似乎不可能解决的问题。然而，由于深度学习方法像黑匣子一样运行，与它们预测相关的不确定性往往难以量化。贝叶斯统计提供了一种形式主义来理解和量化与深度神经网络预测相关的不确定性。本文为使用机器学习，特别是深度学习的研究人员和科学家提供了教程，概述了相关文献，并提供了一套完整的工具集来设计、实现、训练、使用和评估贝叶斯神经网络。