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  1. 各大企业电话邮箱创立时间

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运输燃料会排放化学性质和大小不同的颗粒。 已知这些颗粒会引起医学上的呼吸问题。 模拟由燃烧事件产生的颗粒物的呼吸特性的需求对于估算这些颗粒物的呼吸清除率非常重要。 因此,这项研究从混合巴豆生物柴油和化石柴油以及纯生物柴油的热解中研究了颗粒物质的性质。 该研究是在惰性氮气环境中,接触时间为2秒,最适温度为600°C的条件下进行的。 使用扫描电子显微镜检查颗粒的表面。 使用多路径颗粒剂量(MPPD Ver.3.04)模型确定不同方向的婴儿,青少年和成人的呼吸现象。 共热解焦炭颗粒和热解巴豆热炭分别为超细,PM0.03和PM0.02。 MPPD模型的结果表明,由于极细颗粒扩散的可能性很高,因此极细颗粒往往比头部和气管区域更容易沉积在肺部区域。 值得注意的是,与21岁的成年人相比,8岁的年轻人表现出独特的趋势,即高总沉积物和较差的呼吸道通畅性。
在过去的几十年中,多视图学习在网页分析,生物信息学,图像处理等众多现实世界中引起了广泛的兴趣。 与遵循协同训练思想的最新作品不同,在本文中,我们提出了一种通过概率潜在语义分析进行多视图学习的新生成模型,称为MVPLSA。 在此模型中,我们共同从不同的角度对要素和文档的共现进行建模。 具体而言,在模型中,潜在主题有两个潜在变量y,文档集群有两个潜在变量,文档有三个可见变量d,要素有f,视图标签有v。 独立于v的条件概率p(z∣d)被用作在多个视图之间共享知识的桥梁。 同样,我们有p(y∣z,v)和p(f∣y,v),它们依赖于v,以捕获每个视图内部的特定结构。 在四个真实世界的 数据集 上进行了实验,以证明我们模型的有效性和优越性。
近年来,目睹了高光谱图像(HSI)分类的快速发展。 现有的大多数研究要么通过监督学习严重依赖昂贵的标签信息,要么很难利用从相关领域借来的区分性信息。 为了解决这个问题,在本文中,我们展示了一种基于具有主动学习(AL)的域自适应(DA)的解决HSI分类的新颖框架。 我们方法的主要思想是通过利用源域中可用的带标签样本来重新训练多核分类器,并在目标域中添加最少数量的信息最多的样本以及活动查询。 所提出的方法自适应地组合了多个内核,形成了DA分类器,该DA分类器使源域和目标域之间的偏差最小。 进一步配备了嵌套的主动更新过程,它依次扩展了训练集并逐渐收敛到令人满意的分类性能水平。 我们在HSI分类任务中使用余量采样(MS)策略研究了这种主动的适应框架。 我们在两个流行的HSI 数据集 上的实验结果证明了其有效性。
USR-248:数据,纸张,代码。 (用于2x,4x和8x训练; SRDRM,SRDRM-GAN) SESR:同时增强和超分辨率 UFO-120:数据,纸张,代码。 (用于2倍,3倍和4倍SESR和显着性预测;深度SESR) SUIM:数据
今天的主题是语料库包括语料库SSCI期刊访谈,语料库(翻译学)研修,语料库工具、网站集锦。欢迎关注上海语言学通讯 国内外语料库汇总 语料是翻译和做语言研究的基础,如何收集语料在整个过程中就显得十分重要,国内外有哪些了网站可供我们参考 收藏 呢? 国外语料库 ❀❀❀ BBC语料库:http://bcc.blcu.edu.cn/ BNC——英国国家语料库(British National Corpus):......
ShapeNet 数据集 是一个大规模的二维和三维模型数据库,用于计算机视觉和图形领域的研究。该 数据集 包含数十万个物体模型,涵盖了65个不同的物体类别,如椅子、桌子、车辆等。 要 下载 ShapeNet 数据集 ,首先需要在官方网站上注册一个账户。注册成功后,登录账户并选择所需的 数据集 版本,可以选择二维或三维模型或者两者都 下载 。通过点击 下载 链接,可以选择 下载 整个 数据集 或者只 下载 一部分数据,根据自己的研究需求进行选择。 ShapeNet 数据集 的大小相对较大,因此 下载 可能需要一些时间和网络带宽。建议使用高速互联网连接以确保 下载 的速度和稳定性。 下载 完成后,可以将 数据集 解压到本地硬盘上的指定文件夹中。解压后的数据可以包括模型的3D形状、材质、纹理和其他相关信息。可以使用各种计算机视觉和图形处理工具来处理和分析这些数据,如CAD软件、3D模型编辑器、 深度学习 框架等。 值得一提的是,ShapeNet 数据集 是用于学术研究目的,对于一般用户来说可能不太常用。但对于计算机视觉和图形领域的研究人员和开发者来说,它是一个非常有价值的资源,可以用于算法测试、模型识别和生成、模型分析等方面的研究。
【调试问题】RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 87504 【Sklearn】sklearn.metrics中的评估方法-accuracy_score,recall_score,roc_curve,roc_auc_score,confusion_matrix 21531