"Actual Multiple Monitor 8.0.3 中文绿色版"是一款专为Windows用户设计的多显示器管理工具，它极大地扩展了Windows系统对多显示器环境的支持，提供了丰富的个性化和效率提升功能。这款软件的中文绿色版意味着它无需安装，下载解压后即可直接使用，对于中国用户来说，使用界面友好且语言无障碍。 在多显示器环境下，Actual Multiple Monitor 提供了以下关键知识点： 1. **任务栏复制**：允许你在每个显示器上拥有独立的任务栏，这样可以方便地在各个显示器间切换应用程序，提高工作效率。 2. **虚拟桌面**：创建多个虚拟桌面，并将不同任务分配到不同的显示器上，使得工作区域更加有序，避免屏幕混乱。 3. **启动时自动排列窗口**：可以设定窗口在特定显示器上的初始位置，避免每次启动时手动调整窗口布局。 4. **快捷键管理**：提供自定义快捷键，快速移动、最大化或最小化窗口到指定显示器，提高操作速度。 5. **热区功能**：设置屏幕边缘为热区，当鼠标滑过这些区域时，可以触发预设的动作，如移动窗口到另一个显示器。 6. **屏幕捕捉与录制**：内置的屏幕截图和录制功能，方便用户记录和分享多显示器工作流程。 7. **多显示器壁纸**：支持设置每个显示器独立的壁纸，或者选择跨显示器的连续壁纸，增添个性化元素。 8. **多显示器电源管理**：单独控制每个显示器的亮度和睡眠设置，降低不必要的能耗。 9. **通知中心**：在多显示器环境下，通知可以被定向到特定显示器，避免干扰正在进行的工作。 10. **多显示器热键集**：除了系统默认的热键外，还提供额外的热键集，帮助用户更好地在多显示器之间进行操作。 Actual Multiple Monitor 8.0.3 版本的更新可能包括性能优化、新功能添加以及已知问题的修复，确保用户在使用过程中有更好的体验。对于那些需要在多个显示器上同时处理多个任务的专业人士来说，这是一款非常实用的工具，能够显著提升他们的生产力。由于其绿色版特性，用户无需担心卸载残留问题，同时也方便在不同设备间携带和使用。

SCI 文献资源————DeepMIH: Deep Invertible Network for Multiple Image Hiding DeepMIH：用于多图像隐藏的深度可逆网络 摘要——多图像隐藏旨在将多个秘密图像隐藏到一个封面图像中，然后完美地恢复所有秘密图像。这种高容量的隐藏很容易导致轮廓阴影或颜色失真，这使得多图像隐藏非常具有挑战性任务在本文中，我们提出了一种新的基于可逆神经网络的多图像隐藏框架，即DeepMIH。明确地我们开发了一个可逆隐藏神经网络（IHNN），创新地将图像的隐藏和揭示建模为其前向和后向过程，使它们完全耦合和可逆。IHNN非常灵活，可以根据需要级联多次实现了对多个图像的隐藏。为了增强不可见性，我们设计了一个重要度图（IM）模块来引导当前图像基于先前的图像隐藏结果进行隐藏。此外，我们发现隐藏在高频子带中的图像倾向于实现了更好的隐藏性能，从而提出了一种低频小波损失来约束在低频子带。实验结果表明，我们的DeepMIH在在各种数据集上隐藏不可见性、安全性和恢复准确性。 【DeepMIH: 多图像隐藏的深度可逆网络】 多图像隐藏技术是信息安全领域的一个重要研究方向，其目标是将多个秘密图像无痕迹地嵌入到一个封面图像中，以便于秘密信息的传输和存储，同时确保封面图像在视觉上与原始图像几乎无法区分。然而，高容量的图像隐藏往往会导致封面图像出现轮廓阴影或颜色失真，增加了多图像隐藏的难度。针对这一挑战，研究人员提出了DeepMIH，即深度可逆网络用于多图像隐藏的框架。 DeepMIH的核心是可逆隐藏神经网络（IHNN），这是一个创新的设计，它将图像的隐藏和揭示过程建模为前向和后向过程，这两个过程是完全耦合且可逆的。这意味着可以隐藏和恢复图像而不牺牲原始图像的质量。IHNN的灵活性在于，它可以被级联多次，以适应不同数量的秘密图像隐藏需求。 为了提高隐藏的不可见性，DeepMIH引入了重要度图（IM）模块。这个模块根据先前图像的隐藏结果来指导当前图像的隐藏，确保秘密信息的嵌入尽可能不引起视觉察觉。通过对图像的重要部分进行智能选择，可以有效地减少隐藏操作对封面图像的影响。 此外，研究发现，将图像隐藏在高频子带中可以实现更好的隐藏效果。因此，DeepMIH提出了低频小波损失，以限制秘密信息在低频子带中的存在，进一步提升隐藏的安全性。通过这种方式，可以确保秘密信息更安全地隐藏在难以察觉的高频部分，减少对低频成分的干扰，从而保持封面图像的视觉质量。 实验结果显示，DeepMIH在多种数据集上表现出卓越的性能，无论是在隐藏的不可见性、安全性还是恢复准确性方面，都明显优于其他现有的先进方法。这些成果对于改进图像隐藏技术，尤其是多图像隐藏的效率和安全性具有重要意义，为秘密通信和信息安全提供了更强大的工具。 DeepMIH通过深度可逆网络和创新的策略，成功解决了多图像隐藏中的难题，提高了隐藏质量和恢复准确率。这一工作不仅展示了深度学习在图像隐藏领域的潜力，也为未来的研究开辟了新的路径，如如何进一步优化可逆神经网络的设计，或者探索更复杂的隐藏策略以适应不同的应用场景。

《计算机视觉中的多视图几何》是一门深入探讨如何利用多个视角来理解三维世界的学科。在计算机视觉领域，多视图几何是核心概念之一，它涉及到图像处理、三维重建、立体视觉等多个关键分支。这份"Multiple_View_Geometry_in_Computer_Vision"的PPT讲义，无疑为我们提供了一个全面的学习资源，帮助我们掌握这一领域的核心理论和技术。 1. **基础概念** - **投影几何**：在多视图几何中，我们首先需要理解的是投影几何，它是将三维世界映射到二维图像平面上的过程。这个过程由摄像机模型描述，包括内在参数（如焦距、主点位置）和外在参数（如摄像机位置和方向）。 2. **摄像机模型** - **针孔相机模型**：最常用的摄像机模型是针孔相机模型，其中光线通过一个虚拟的针孔在图像平面上形成投影。 - **投影矩阵**：将三维世界坐标转换为二维图像坐标的关键是投影矩阵，它结合了内在和外在参数。 3. **特征匹配** - **特征检测**：为了在不同视图之间建立联系，我们需要识别出图像中的显著特征，如SIFT、SURF或ORB等。 - **特征描述符**：每个特征都需要一个描述符来区分其独特性，这些描述符应具有旋转、尺度和光照不变性。 - **匹配算法**：特征匹配通常采用基于描述符距离的算法，如BF匹配或FLANN加速的KNN匹配。 4. **基础矩阵与本质矩阵** - **基础矩阵**：两视图间对应点的线性约束关系，可以用来恢复摄像机之间的相对姿态，且基础矩阵有8个独立元素。 - **本质矩阵**：在已知内在参数的情况下，基础矩阵可以简化为本质矩阵，它同样可以描述两摄像机间的相对运动。 5. **三角测量** - **单应性矩阵**：当三个或更多视图可用时，可以使用单应性矩阵进行三角测量，从而获取三维点的位置。 - **立体视觉**：通过计算左右图像中对应点的视差，可以恢复深度信息，实现三维重建。 6. **结构从运动(SFM)** - **光流法**：估计连续帧间的像素运动，可以用于跟踪和重建。 - **全局SFM**：通过不完全观测的视图序列重建三维场景，使用算法如RANSAC或LM优化来估计相机轨迹和场景结构。 - **局部SFM**：通过迭代优化，逐步增加视图来改进重建结果。 7. **SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）** - **同时定位与建图**：在未知环境中，机器人通过移动和观察来同时构建地图并确定自身位置，多视图几何在此过程中起到关键作用。 8. **应用** - **自动驾驶**：多视图几何技术在自动驾驶车辆的环境感知和路径规划中至关重要。 - **增强现实(AR)**：通过理解真实世界的空间结构，AR能够将虚拟物体准确地融入现实场景。 - **无人机导航**：无人机的自主飞行和避障也需要依赖多视图几何技术。 这份PPT讲义详细涵盖了多视图几何的各个方面，从基本理论到高级应用，是学习和研究计算机视觉领域不可或缺的参考资料。通过深入学习，我们可以掌握如何利用多个视角来解决实际问题，如三维重建、物体识别、空间定位等。

支持3D和2D场景

本文主要研究了一类四阶差分方程的多重周期解问题，并在恰当的空间上构造了合适的变分结构，运用多重临界点定理来给出这类差分方程多重周期解存在性的充分条件。文章的主要知识点如下： 1. 四阶差分方程的定义和基本形式： 差分方程是数学中研究离散时间动态系统的重要工具，其中四阶差分方程是差分方程的一种，其特点是涉及未知序列的四阶差分。四阶差分方程的一般形式是将序列的四阶差分纳入方程，表达式中包含了序列的值及其高阶差分。在本文中，具体研究的四阶差分方程形式为∆2(rn−2∆2xn−2)+f(n,xn)=0，其中∆为前差分算子，定义为∆xn=xn+1−xn，∆2xn=∆(∆xn)。 2. 变分结构的构造： 在数学分析中，变分法是用来寻找函数极值的方法，而在研究差分方程时，构造适当的变分结构可以帮助我们理解差分方程解的性质。通过在适当的函数空间内构造方程的变分结构，可以将差分方程转化为优化问题，进而利用数学分析中的优化原理来研究方程解的性质。在本文中，变分结构的构造是关键步骤，它为应用多重临界点定理提供了基础。 3. 多重临界点定理的应用： 临界点是泛函分析中的一个概念，指的是在定义域内某点的泛函导数为零的点。多重临界点定理是研究非线性泛函问题中找到多个临界点的一种数学工具。在研究四阶差分方程的周期解时，运用多重临界点定理可以帮助我们获得差分方程多重周期解存在性的充分条件，进而证明差分方程的多重周期解的存在性。 4. 关键概念的理解： - 前差分算子∆及其迭代形式∆2：前差分算子用于计算序列中相邻元素的差值，∆2是差分算子的二次应用，用于计算差分的差分。 - 多重周期解：在给定差分方程的背景下，多重周期解是指满足方程并具有周期性质的解。对于四阶差分方程，多重周期解意味着解是周期的，并且这种周期性可以重复出现。 5. 研究方法和理论的重要性： 本文的研究对于理解四阶差分方程解的结构提供了重要的理论支持，并且在离散数学和动态系统的分析中具有一定的应用价值。多重周期解的存在性分析有助于揭示差分方程解的复杂性，对于预测和控制离散系统的动态行为具有重要意义。 6. 研究的支持与作者简介： 本研究得到了中国国家自然科学基金和中国高等教育博士点专项科研基金的资助。文章由周见文和王艳宁撰写，分别来自云南大学数学系。周见文为副教授，主要研究方向为微分方程及其应用；王艳宁为讲师，同样专注于微分方程及其应用。 本文通过构造变分结构和应用多重临界点定理，研究了一类特定四阶差分方程的多重周期解问题，并得到了两个多重周期解存在定理。这些研究成果对于进一步研究差分方程和动态系统具有重要的理论和实践意义。

本文的研究主题是关于离散哈密顿系统（Discrete Hamiltonian Systems）多重周期解的存在性问题。哈密顿系统在物理学中广泛出现，尤其是在经典力学和量子力学中。离散哈密顿系统是连续哈密顿系统的离散化版本，它在数学、物理和工程学等领域有着广泛的应用。 为了探讨这个问题，作者庾建设和宾红华采用了Morse理论作为主要的数学工具。Morse理论由美国数学家马斯顿·莫尔斯（Marston Morse）提出，是一种用于研究流形上的拓扑性质和微分方程解的理论，它基于临界点理论，将流形的拓扑性质与其上的函数的临界点联系起来。 文章主要讨论了离散哈密顿系统的非线性项在无穷远处是渐近线性或者超线性两种情况下，多重周期解的存在性。渐近线性意味着随着变量趋于无穷大时，非线性项的行为类似于线性项；而超线性则意味着非线性项的增长速度超过线性项。 在研究中，作者建立了一个离散哈密顿系统的模型方程，表示为： ∆u1(n) = −Hu2(n,u1(n+1),u2(n)), ∆u2(n) = Hu1(n,u1(n+1),u2(n)), 其中u1,u2属于RN（N为正整数），∆ui(n)表示ui(n+1)与ui(n)的差分，i=1,2。研究中假设函数H在第一变量中是T周期的，在第二变量u1和第三变量u2中是C2类的光滑函数。 文章还提到了其他作者对于离散哈密顿系统的研究成果。例如，Ahlbrandt和Peterson等人研究了边界值问题；Guseinov和Kaymakcalan等人通过Lyapunov不等式研究了离散共轭性质和稳定性准则；Bohner等人探讨了离散哈密顿系统的特征值问题、离散共轭性质以及Sturm定理等。这些研究工作虽然各有贡献，但关于离散哈密顿系统周期解问题的研究却不多。 为了解决这一问题，庾建设和宾红华采用了极小极大理论（minimax theory）来获得离散哈密顿系统周期解和亚周期解的存在性，最近的成果发表在相关的研究文献[15]中。极小极大理论是一种变分方法，它被用来寻找泛函的临界点，特别是极值点。 文章还提到了研究得到了中国国家自然科学基金和广东省自然科学基金的支持。这意味着研究工作的开展得到了国家和地方科研资金的资助，这些基金通常支持具有重要科学意义和应用前景的基础研究项目。 本文通过运用Morse理论和极小极大理论，重点探讨了在离散哈密顿系统中，非线性项的不同性质下多重周期解的存在性问题。这不仅丰富了离散哈密顿系统理论的研究，也对离散动力系统的稳定性和周期性问题提供了新的研究方法和理论支持。此外，文章也体现了在这一领域中国科学家的贡献，并展示了该领域的研究趋势。

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我们提出了一种用于多用户多输入多输出（MIMO）多流下行链路传输的系统，该系统在发射机处采用基于协方差的线性预编码器，在每个接收机处采用最小均方误差（MMSE）均衡器。 用户设备的天线被布置为接收绑定到该用户的不同流。 此外，允许这些接收不同流的天线通过联合均衡器彼此协作，从而导致多用户MIMO多流传输链路。 根据协方差信道状态信息（CSI）为每个流设计预编码器。 数值分析表明了该系统的可行性和实用性。 利用所提出的方法，可以将用于多用户多输入单输出（MISO）单流传输的基于协方差的预编码概念有效地扩展到多用户MIMO多流传输链路。

三维 Lotka-Volterra 系统的多个极限环，罗勇，吕贵臣，各种由共生、竞争和捕食被捕食关系形成的三维 Lotka-Volterra 系统,已被证明了其存在多个极限环。本文中,在密度制约和非对角元素非零的

这是一篇关于聚类融合的PPT，首次给聚类融合下了一个明确的定义。很不错哦～～