SpikeGLX 什么 SpikeGLX是用于细胞外神经探针的记录系统。 重点是通过高通道数探针以及众多辅助模拟和数字通道进行并发同步记录： 同时从Imec和NI-DAQ设备进行同步采集。 Imec Neuropixels phase3A，phase3B，phase20，phase30探针支持。 HHMI /耳语系统支持。 灵活的可视化，过滤和排序工具。 可编程触发。 通过MATLAB进行远程控制。 强大的离线查看和编辑功能。 Imec项目阶段 此仓库中有五个分支，分别支持五个Imec Neuropixels项目开发阶段。 这五个阶段的硬件和软件互不兼容，因此请获取适合您需要的材料。 发行软件包标记为phase3A，phase3B1，phase3B2，phase20或phase30。 所有没有阶段标签的早期发行版实际上都是phase3A。 所有版本均支持基于NI-DAQ的采集

matlab图像均衡化代码基于＃归一化Gamma变换的对比度有限自适应直方图均衡和色彩校正，用于沙尘图像增强 石正豪，冯亚宁，赵明华，张二虎，何立峰 IET图像处理。 14（4）：747 -756，2020。 在本文中，我们提出了一种基于归一化伽玛变换的对比度有限的直方图均衡化方法，并带有色彩校正，以增强沙尘图像。 ＃先决条件Windows 10 + Matlab 2018b #Demo #Metric您可以运行PSNRSSIM以获得定量结果 ＃数据集 #Citation如果您使用了此代码，请引用我们的出版物！ 谢谢你 ＃致谢 非常感谢所有合著者！

matlab集成c代码 现当今机器学习/深度学习技术在某些具体垂直领域已被大量广泛应用到现实世界中，已经不再像前几年那么“火热”，与之对应的各类深度学习框架也是“百花齐放,百家争鸣”，框架终究只是个工具，不过简化了从“零”开始复杂繁琐的工作，让很多普通人都可以快速入门。本博客不单纯完成一个任务，也不涉及过多理论推导，而是真正体会到算法工作一步步原理，逐步实现，岂不乐乎？ 以经典的识别为例，逐步一步步实现通用的深度学习网络模型架构，不调用任何第三方库和框架，使用matlab进行快速搭建、训练和测试。程序中所涉及的理论知识及使用的变量名严格按照、 这两篇博客的符号和公式进行。MNIST手写数字包含60000张训练图片，10000张测试图片，图片大小为28×28，灰度图像，给出的是四个二进制存储的文件,分别为训练和测试的数据集和标签文件。假设读者已经明白所给链接博客的理论知识（不清楚可以参考更多文后的文献和程序代码中给的链接），我们接下来进行下面的具体实现。 网络架构设计 考虑到网络简单和易用性，根据MNIST数据集特点，设计了四层网络层，分别为conv+relu+meanPool、conv

Tamarin证明者资料库 本自述文件描述了Tamarin证明者用于安全协议验证的存储库的组织。 它的目标受众是Tamarin证明者的感兴趣的用户和将来的开发人员。 有关Tamarin证明器的安装和使用说明，请参见手册的第2章： : 发展与贡献 有关如何开发，测试和发布对Tamarin证明者源代码的更改的，请参阅。 版本编号政策 我们使用具有四个组成部分的版本号。 第一个组件是主要版本号。 它指示代码库已完全重写。 第二部分是次要版本号。 我们使用奇数个次要版本号来表示面向早期采用者的开发版本。 我们甚至使用次要版本号来表示公开发布的版本，这些版本也会发布。 第三个组件指示错误修正版本。 第四个组件指示文档和元数据更改。 我们确保Tamarin证明者版本的外部接口与主版本号和次要版本号一致的所有版本的外部接口向后兼容。 我们在以下位置发布Tamarin证明程序的所有版本：

智能车 智能车源码 项目介绍 本项目是全国大学生飞思卡尔智能车竞赛电磁组，系统采用飞思卡尔微控制器K60作为主控，兼有舵机驱动电路（使用PWM控制），电机驱动电路（PWM控制）以及电磁传感器测量系统，程序采用增量式PID算法控制电机，位置式PID算法控制舵机，通过不断地调节PID参数，最终形成一个延展奔驰的智能车。 ） 开发环境和编程语言 Windows + Keil MDK C语言

仿知乎java源码天猫_SSM 这是一个模仿中国著名在线购物网站天猫的Java网络项目。 它支持任何购物网站的所有主要功能，如用户注册、登录、注销、分类列出产品、关键字搜索、查看产品详情，并实现购物的全过程，如加入购物车、结帐、生成订单、跟踪订单、查看产品等等。 入门 就像构建许多其他 Java 项目一样，在运行它之前，您需要在我们的 PC 上安装 Java 和合适的 IDE。 先决条件 首先，您需要安装 Java JDK、JRE 并在您的操作系统上设置一些环境变量。 下面是一些 Java 安装说明。 下一步是选择一个IDE，我推荐你使用Eclipse或者IntelliJ IDEA。 这是他们下载页面的链接。 安装 在本地机器上复制项目后，您需要将其作为项目添加到您的 IDE 中。 这个过程很简单。 以IntelliJ IDEA为例，点击File->Open File or Project ，选择主文件夹下的“ pom.xml ”文件，IDE就可以用Maven打开项目了。 要运行项目，首先需要安装Maven： 接下来在 Run/Debug 配置页面中，您必须添加一个 Maven 构建器

matlab代码影响深度学习胸部X射线图像 为解决Kaggle在放射线照相图像中识别肺炎所提供的挑战而开展的活动。 动机来自安德森·索亚雷斯（Anderson Soares）教授的提议，他在课堂上提出了挑战。 为了解决该问题，该存储库中包含一种人工机器学习智能技术，专注于使用深度学习对模式进行识别。 语境 数据集被组织为3个文件夹（训练，测试，验证），并包含每个图像类别（肺炎/正常）的子文件夹。 有5,863张X射线图像（JPEG）和2类（肺炎/正常）。 胸部X射线图像（前后）选自广州市广州市妇女儿童医疗中心的1至5岁儿科患者的回顾性研究。 所有胸部X射线成像均作为患者常规临床护理的一部分进行。 为了分析胸部X射线图像，首先对所有胸部X光片进行了筛查，以通过去除所有低质量或不可读的扫描来进行质量控制。 然后，由两名专业医师对图像的诊断进行分级，然后再将其清除以训练AI系统。 为了解决任何分级错误，还由第三位专家检查了评估集。 解决方案 通过使用InceptionV3网络，使用转移学习资源实现了深度神经网络。 可以在网络体系结构本身的实现中可视化所使用的参数。 该解决方案还使用了外部数据

莱斯利·matlab代码野生眼周：双流CNN和OC-LBCP 介绍 这项工作为野外眼周的新型描述符OC-LBCP和双流CNN做出了贡献。 我们还提供以下代码： OC-LBCP（请参阅） 野外眼周双流CNN的预训练模型（请参阅） 预训练模型 请从以下位置下载经过预先​​训练的模型，并确保您按照以下步骤设置我们的目录： DSCNN_OCLBCP ├── model_result │ ├── mat │ └── save └── test_data ├── descriptor └── rgb 兼容性 我们使用以下代码测试了代码： 神经网络 Ubuntu OS 18.04 LTS和Anaconda3（Python 3.7）下的Tensorflow-GPU 1.13.1 Windows 10和Anaconda3（Python 3.7）下的Tensorflow-GPU 1.13.1 / Tensorflow 1.13.1 OCLBCP MATLAB 2018b和MATLAB 2019b 要求 数据集 有关数据集信息，请参阅我们的论文[1]。 数据集在中提供。 引文 如果您在研究工作中使用我们的模

物流matlab代码ADM1 厌氧消化模型 1 (ADM1) 的 Java 实现。 基于为国际水协会 (IWA) 污水处理厂控制策略基准测试任务组制作的基准模拟模型 2 (BSM2) 生成的 Matlab 代码。 最初的 ADM1 是由 IWA 厌氧消化过程数学建模任务组开发的。 本作品创作于： Lehrstuhl für Strömungsmechanik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) 该模型的用法可以在以下会议论文中找到： Pettigrew, L.、Hubert, S.、Groß, F.、Delgado, A. (2015)。 动态生物过程模型在参考网络模拟环境中的实施。 16. ASIM 生产和物流中的专用会议模拟。 多特蒙德：弗劳恩霍夫 IRB 出版社。 Pettigrew, L., Delgado, A. (2016)。 基于神经网络的强化学习控制在厌氧消化系统中增加甲烷产量。 在第三届 IWA 专业国际会议“废水处理生态技术”（ecoSTP16）。 英国剑桥。 接口和使用 命令行界面可用于

正弦信号的matlab代码SiTraNo（正+瞬态+噪声） 一个MATLAB应用程序，用于音频信号的音调-瞬态噪声分解。 使用Matlab 2020b中的App Designer开发。 L. Fierro和V.Välimäki。 “ SiTraNo：用于音频信号的音调-瞬态噪声分解的MATLAB应用程序” 。 提交给2021年在奥地利维也纳举行的数字音频效果（DAFx）会议。 抽象的 将声音分解为音调，瞬态和噪声成分是一个活跃的研究主题，也是音频处理中广泛使用的工具。 近年来，已经提出了多种解决方案，使用时频表示来识别声音声谱图中的水平和垂直结构或方向和各向异性。 这就是SiTraNo：一个易于使用的MATLAB应用程序，带有用于音频分解的图形用户界面，可分别进行可视化和音调，瞬态和噪声类别的访问。 该应用程序允许用户在生成所需的输出文件之前，在不同的众所周知的分离方法之间进行选择，以分析输入的声音文件，即时控制和重新混合其频谱分量以及直观地检查分解的质量。 SiTraNo中很容易看到常见工件的可视化，例如小鸟和遗落物。 此应用程序希望通过观察每个频谱分量对原始声音的变化影响，并通过相