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数据融合matlab代码使用深度和惯性传感器的深度多级多模式（M2）融合进行人体动作识别的数据集和代码（最新发表在IEEE传感器杂志上） 从链接下载数据集： ImageFolders_KinectV2Dataset文件夹具有与Kinect V2数据集相关的所有图像。 要在Matlab上运行代码，请将文件夹“ ImageFolders_KinectV2Dataset”的所有子文件夹和matlab文件放置在同一Matlab的工作目录中。 运行Matlab文件“ FirstDeepFusionFramework.m”，以查看有关Kinect V2数据集上First融合框架准确性的结果。 类似地，运行Matlab文件“ ThirdDeepFusionFramework”，以查看有关Kinect V2数据集上的Third融合框架准确性的结果。 名称为“ XONet”的Matlab文件在Kinect V2数据集的图像文件夹上经过训练的CNN模型。 Inertial2SignalImages.m将原始惯性数据转换为图像。 引文 如果您发现提出的工作和对您的研究有用的代码，请引用以下论文。 @arti

Coh-Metrix: Providing Multilevel Analyses of Text Characteristics，文献，找了好久才找到。

brms 概述 brms程序包提供了一个接口，以使用Stan来拟合贝叶斯广义（非）线性多元多级模型，这是一个用于执行完整贝叶斯推理的C ++程序包（请参见 ）。 公式语法与软件包lme4的语法非常相似，以提供用于执行回归分析的熟悉且简单的界面。 支持广泛的响应分布，使用户可以在多级上下文中拟合线性，鲁棒线性，计数数据，生存时间，响应时间，序数，零膨胀甚至自定义混合模型等。 进一步的建模选项包括非线性和平滑项，自相关结构，检查数据，缺失值插补等。 另外，可以预测响应分布的所有参数，以执行分布回归。 多变量模型（即具有多个响应变量的模型）也可以拟合。 先前的规范是灵活的，并且明确鼓励用户使用实际上反映其信念的先前发行版。 可以轻松评估模型拟合度，并将其与后验预测检查，交叉验证和贝叶斯因素进行比较。 资源 （统计软件期刊） （R Journal） （具有文档和小插曲的brms网站） （有关

多级缓存工具 一个用于多层包装器，这样您就可以从多个进程中获取您的缓存。 安装 npm install multilevel-cache-tools 用法 首先，启动服务器： var multilevelCacheTools = require('multilevel-cache-tools'); multilevelCacheTools.server.create( { dbPath: 'cache.db', port: 3030 }, setUpClient ); 接下来，为您的缓存创建一个客户端，该客户端使用与服务器相同的TCP端口： function setUpClient() { var memoizedFn = multilevelCacheTools.client.memoize({ fn: asyncFn, port

以误差扩散算法为基础，实现最简单的4级半色调。

这是一个带有滑动效果的简单多级 JQuery 菜单。

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