SCI一区 | Matlab实现GAF-PCNN-MSA格拉姆角场和双通道PCNN融合注意力机制的多特征分类预测
原创
2024-03-04 14:17:03
551阅读
1.常规PCNN，采用kin的连接权矩阵，并固定参数beta = 0.2 alph = 0.22 Ve = 50周期为15初次迭代，图像信息熵最大，但效果不是最好的，在周期临界位置的不同迭代次数有不同的分割效果，第11次迭代效果最好。因此通过信息熵来确定图像迭代次数的算法应对信息熵进行改进n = 0 &n
转载
2024-03-06 12:33:59
47阅读
分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别
原创
2024-03-11 14:06:45
109阅读
要想学会打字，学会更快速准确的打字方法，那么电脑键盘指法练习是作为使用电脑的基本功，在初期养成正确的键盘指法十分重要，很多朋友由于初期没有养成正确键盘指法的习惯，导致后期习惯了错误的键盘指法，要更正已经相当困难了，掌握正确的键盘指法，对于后期快速打字操作十分必要，下面将教大家如何正确的做到键盘指法。键盘指法图：先按照下图***键盘指法图***基本手位方式摆放手指，***左右手食指分别在F,J键上可
GAF-PCNN-BiLSTM、GASF-CNN-BiLSTM、GADF-CNN-BiLSTM的多特征分类预测/故障诊断
原创
2024-09-18 11:00:19
79阅读
文章目录一、超参数问题11、超参数：2、如何寻找好的超参数？二、超参数问题2综上所述三、超参数问题3搜索明可夫斯基距离相应的p;更多关于距离的定义：欧拉距离曼哈顿距离进一步推广可以发现其中有一定一致性明可夫斯基距离：（此时我们获得了一个新的超参数，这个超参数就是p）其他也有用相似度代替计算距离的方式：四、超参数问题4一、超参数问题11、超参数：在运行机器算法之前需要指定的参数，knn算法里面的k就
基于服务架构的世界微服务与SOA的共同特征基于服务的架构的一个共性是他们一般都是分布式架构，也就是服务组件都是通过远程访问协议来实现的，例如 REST、SOAP、AMQP、JMS、MSMQ、RMI或者.Net Remoting.不幸的是，凡事都有代价，享受分布式系统的优点也一样。与优点相伴的缺点则是复杂性的增加和投入的增长。维护服务合约、选择正确的远程访问协议、处理不响应的或不可用的服务、加密
转载
2024-07-03 01:22:03
38阅读
本节内容OSI七层模型分层优点及各层功能和使用OSI进行网络故障排错；描述数据封装与解封装过程（各层对应添加报头）；协议的概念及对等层对应通信协议数据单元（PDU） 一、网络  
各位小伙伴，你们好。上一期与您介绍了“我学MSA 之：偏倚分析（独立样件法）”，偏倚分析还有一种控制图法。此方法可以基于稳定性的结果进行数据二次利用，进行偏倚分析。为了这种有序的承接，本文将对稳定性分析（控制图法）做一些基本介绍。稳定性相关概念 1. 如图所示，“稳定性”是测量系统位置变差和宽度变差随时间保持状态的能力。2. 这里请您注意一下MSA手册中关于“稳定
转载
2023-10-21 10:01:52
231阅读
PCN(Point Completion Network)Abstractlearning-based approach for shape completion(基于学习的方法)raw point cloud,PCN directly operates on raw point clouds without any structural assumption(直接作用于原始的点云上)AE des
FPGA项目：之DDS信号发生器（概括介绍了FPGA设计DDS信号发生器） （项目中部分参考了网上FPGA程序设计）B站对应讲解视频链接DDS 基本原理 DDS(Direct Digital Synthesizer)即数字合成器，是一种新型的频率合成技术，具有相对带宽大，频率转换时间短、分辨率高和相位连续性好等优点，广泛应用于通信领域。DDS 的基本结构图如图所示。 图1 DDS基本结构图 其中相
转载
2024-10-29 08:37:06
36阅读
Pan-GAN: An unsupervised pan-sharpening method for remote sensing image fusion（Pan-GAN: 一种用于遥感图像融合的无监督pan-锐化方法）遥感图像融合中的Pan-sharpening（泛锐化）是指通过融合全色图像和低分辨率的多光谱图像来获得高分辨率的多光谱图像。 最近，基于卷积神经网络 (CNN) 的泛锐化方法已经
这篇介绍一下损失函数在医学图像分割问题中的应用。1. 损失函数在医学图像分割中的应用上一篇文章中我们讨论了标准的交叉熵损失函数及其加权版本，这些损失函数也都广泛应用在医学图像分割问题中。但是针对大背景中的小前景对象分割问题（常见于医学图像，典型的类别不平衡），基于重叠度的损失函数（例如Dice Loss），优化效果要好于原始的交叉熵损失函数。医学图像种类丰富，具体的分割问题可以加入先验知识来提高优
paper：: Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks（基于渐进校准网络的实时旋转不变人脸检测）link：PCN papercode：https://github.com/Jack-CV/PCN-FaceDetection摘要旋转不变人脸检测当前面临的问题：
检测在平面
转载
2024-07-20 07:21:04
148阅读
Now in yoursystem browser type (For Network Management Port) HTTPS://10.0.0.1 or 2 Enter User Name -: manageEnter password -: !manage
转载
精选
2016-07-01 13:40:13
758阅读
概述该系列主要是复现一些经典的网络结构与顶会论文的网络结构，我一开始看论文，以为看到网络结构和了解结构原理后，就完全学到了这篇论文的精髓，谁知，等到自己想要用这个网络结构时，无法打通理解与代码复现的这一步，这就导致我在科研或者工作时的束手无措，因此，我就决定探究如何将一篇论文中的结构和论文中的公式用代码的形式复现出来。 深度学习框架：tensorflow2.0 ，numpy。 语言：python。
转载
2024-03-22 19:17:27
124阅读
MSA2000默认控制器IP
即Management Port IP Address:
10.0.0.2 (controller A), 10.0.0.3 (controller B)
IP Subnet Mask: 255.255.255.0
Gateway IP Address: 10.0.0.1
1、通过IE输入要配置的控制器的地址，配置基本信
原创
2010-09-14 20:52:52
5899阅读
点赞
1、为什么要使用微服务？ 要说为什么要使用微服务，我们要先说下传统的企业架构模式-垂直架构/单块架构模式，简单点说：我们一般将系统分为三层架构，但是这是逻辑上的三层，而非物理上的三层，这就意味着经过编码后，我们需要将这三层的代码打包部署，最终还是运行在同一台机器的同一个进程中。即单块架构模式就是功能
转载
2017-04-08 08:45:00
357阅读
2评论
本文基于《深入分析Java Web 技术内幕》《深入分析Java Web 技术内幕》，作者是 许令波，电子工业出版社。本文只是记录书本当中的精彩部分，作个人回顾和技术分享，请读者支持正版！ 第一章：深入Web请求过程 1.1 B/S网络架构概述HTTP采用无状态的短连接的通信方式。当一个用户在浏览器里输入www.taobao.com这个URL时，会请求DNS把这个域
