弱正则向量场下积分方程的解的拟必然存在性，徐嗣棪，张华，本文研究了弱正则向量场下流的存在性问题。运用向量场的有限维逼近方法、Kolmogorov的拟必然连续修正准则,以及弱正则向量场下几乎必�

Pierre Bremaud的著作，学习随机过程的最好教材，英文版pdf

神经场景流场 PyTorch实施的论文“用于动态场景的时空视图合成的神经场景流场”，CVPR 2021 所发布的实现与当前的ArXiv略有不同。 我们将在三月底之前将ArXiv更新为CVPR摄像机就绪版本，以完全匹配已发布代码的发现。 相依性 该代码已使用Python3，Pytorch> = 1.6和CUDA> = 10.2进行了测试，相关性包括 configargparse matplotlib OpenCV scikit图像 科学的 杯状的 图像。 tqdm 视频预处理 从下载nerf_data.zip，该示例输入视频具有SfM摄像机的姿势和从估计的内在函数（请注意，您需要使用COLMAP“ colmap image_undistorter”命令来使输入图像失真，以获取“密集”文件夹，如示例中所示，该文件文件夹应包含“图片”和“稀疏”文件夹）。 从下载单视图深度预测模型“ m

用MATLAB编写的非近轴近似的高斯光束，可以更精确地描述高斯光束。

汽车刹车距离matlab代码使用磁场的距离测量系统 已经研究过的测量系统利用了磁场如何在空间中渗透的知识。 完成该项目的目的是创建一个感应工具，以确定沿着轨道相互跟随的两个移动小车之间的距离。 当手推车之间的距离减小并且明显发生碰撞时，霍尔效应传感器将拾取磁场的变化，并将对一个手推车施加破坏机制。 前面的推车配备有磁铁，其面向后面的推车，随后的推车将配备有霍尔效应传感器，其面向第一个推车。 然后使用霍尔效应传感器的输出电压来确定小车之间的距离。 下一个推车配置有直流电动机，如果两个推车之间的距离太近，则后面的推车会减速。 入门 打开MATLAB并简单地运行仿真和验证Arduino代码，以便自己运行实验。 先决条件 MATLAB许可证和Arduino下载。 部署方式 MATLAB代码仅用于分析。 Arduino代码可以上传到Arduino UNO，用作该项目的微控制器。 建于 -使用的编码环境 -使用的其他编码环境 贡献 请阅读有关我们的行为准则以及向我们提交请求请求的过程的详细信息。 版本控制 我们用于版本控制。 有关可用的版本，请参见。 作者 菲利普·特鲁佩利（ Phillip Tr

图上的机器学习方法在许多应用中已经被证明是有用的，因为它们能够处理一般结构化数据。高斯马尔可夫随机场(GMRFs)框架提供了一种原则性的方法，利用图的稀疏性结构来定义高斯模型。本文在深度GMRF的多层结构基础上，针对一般图提出了一种灵活的GMRF模型，该模型最初只针对格点图提出。通过设计一种新型的层，我们使模型能够缩放到大的图。该层的构造允许使用变分推理和现有的软件框架的图神经网络进行有效的训练。对于高斯似然，潜在场可用接近精确的贝叶斯推断。这允许进行预测，并伴随不确定性估计。在大量的合成和真实数据集上的实验验证了所提出的模型的有效性，在这些实验中，它比其他贝叶斯和深度学习方法都要好。

esearchers in spatial statistics and image analysis are familiar with Gaussian Markov Random Fields (GMRFs), and they are traditionally among the few who use them. There are, however, a wide range of applications for this methodology, from structural time-series analysis to the analysis of longitudinal and survival data, spatio-temporal models, graphical models, and semi-parametric statistics. With so many applications and with such widespread use in the field of spatial statistics, it is surprising that there remains no comprehensive reference on the subject. Gaussian Markov Random Fields: Theory and Applications provides such a reference, using a unified framework for representing and understanding GMRFs. Various case studies illustrate the use of GMRFs in complex hierarchical models, in which statistical inference is only possible using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques. The preeminent experts in the field, the authors emphasize the computational aspects, construct fast and reliable algorithms for MCMC inference, and provide an online C-library for fast and exact simulation. This is an ideal tool for researchers and students in statistics, particularly biostatistics and spatial statistics, as well as quantitative researchers in engineering, epidemiology, image analysis, geography, and ecology, introducing them to this powerful statistical inference method.

本文介绍了关于有限域GF（2n）上的多精度整数的两种基本算法的并行算法。 通过分析其数据相关性，设计了归约运算和反乘运算的并行算法。 计算并行算法和顺序算法的时间复杂度以进行定量比较。 性能评估表明所提出的并行算法具有很高的效率。

KeePass Fields Admin Console 是一个 KeePass 插件，用于获取一些统计信息并对字段执行批量操作。

用知云文献翻译加上自己的一些理解翻译的Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields这篇论文