matlab潮流计算含代码密集颗粒传热 该代码使用基于离散元素方法（DEM）的模型来计算在细小颗粒状流中通过类似沙子的小颗粒组的热传递。 它是为粒子热交换器和固体粒子太阳能接收器开发的，但对于类似主题的研究也可能有用，例如石灰窑，粉末床的激光烧结或冶金Craft.io。 其他研究人员已经为自己的研究开发了类似的代码，但是这些代码尚未公开。 可以在可用的DEM代码（例如开源代码LIGGGHTS或其他商业代码）内完成某些热传递建模，但是这些DEM代码不包括几种关键的热传递模式。 DPHT是用于大组球形小颗粒的热传递代码，球形小颗粒呈致密颗粒状流动或呈静态。 首先使用DEM模拟粒子碰撞机理，然后随着时间的推移将粒子xyz位置写入文本文件。 完成DEM模拟后，此DPHT代码将读取每个xyz位置文件，并计算粒子之间以及粒子与壁之间的热传递。 这可以被认为是与DEM的单向耦合。 DPHT是为在聚光太阳能领域中的固体颗粒太阳能接收器和热交换器建模而开发的，但是它适用于具有堆积或移动颗粒床的许多情况。 传热计算是基于先前发表的研究工作，论文对此进行了解释： 聚光太阳能领域高温粒子流建模的研究进展，埃文

chineseocr model part3-1， 因为最大上传不能超过1g，所以将模型分为3部分上传

自我监督视觉预训练的密集对比学习 该项目托管用于实现DenseCL算法以进行自我监督表示学习的代码。 王新龙，张如凤，沉春华，Kong涛，李磊在：Proc。 IEEE Con​​f。 2021年的计算机视觉和模式识别（CVPR） arXiv预印本（ ） 强调 增强密集预测： DenseCL预训练模型在很大程度上有利于密集预测任务，包括对象检测和语义分段（最高+ 2％AP和+ 3％mIoU）。 简单的实现： DenseCL的核心部分可以用10行代码实现，因此易于使用和修改。 灵活的用法： DenseCL与数据预处理脱钩，因此可以快速灵活地进行培训，同时不知道使用哪种增强方法以及如何对图像进行采样。 高效的培训：与基准方法相比，我们的方法引入的计算开销可忽略不计（仅慢1％）。 更新 发布了DenseCL的代码和预训练模型。 （02/03/2021） 安装 请参考进行安装和数据集准备。

CVPR 2019挑战赛Dense_Haze_NTIRE19 浓雾去雾数据集，含55张雾图像与对应的Ground Truth。CVPR 2019挑战赛Dense_Haze_NTIRE19 浓雾去雾数据集，含55张雾图像与对应的Ground Truth。CVPR 2019挑战赛Dense_Haze_NTIRE19 浓雾去雾数据集，含55张雾图像与对应的Ground Truth。CVPR 2019挑战赛Dense_Haze_NTIRE19 浓雾去雾数据集，含55张雾图像与对应的Ground Truth。

误码率的matlab代码DensE：用于密度演化的MATLAB工具箱 该工具箱是MATLAB类和例程的集合，可用于通过密度演化分析迭代解码方案。 目前，该工具箱仅限于迭代有界距离解码下的确定性广义乘积码。 它可用于预测产品代码，阶梯代码或其他相关代码类别的渐近性能。 入门与范例 所有MATLAB文件都可以在DensE文件夹中DensE 。 要安装工具箱，只需下载此文件夹，然后通过addpath('path_to_DensE')将其添加到MATLAB的path变量中addpath('path_to_DensE') 。 在下面，提供了几个示例来说明工具箱的基本功能。 计算阈值 该工具箱可用于以数字方式计算解码阈值。 下面给出了一个所谓的半成品代码examples/thresholds_hpcs.m （请参阅examples/thresholds_hpcs.m ）。 该阈值是根据每个组件代码c的预期擦除次数给出的，该阈值与擦除概率相关，p = c / n，其中n是组件代码长度。 max_iterations = 1000 ; target_error_rate = 1e- 10 ; % ta

特征匹配 • 使用SIFT、Dense SIFT 和SURF 从图像中提取特征。 将这些特征应用于立体视觉匹配。 • 该项目是使用 WPF、C# 和 OpenCVSharp 的桌面应用程序。 • 该项目是南安普敦大学人工智能理学硕士“高级计算机视觉”课程的一部分。

人工智能-深度学习-注意力-基于attention的LSTM/Dense implemented by Keras X = Input Sequence of length n. H = LSTM(X); Note that here the LSTM has return_sequences = True, so H is a sequence of vectors of length n. s is the hidden state of the LSTM (h and c) h is a weighted sum over H: 加权和 h = sigma(j = 0 to n-1) alpha(j) * H(j) weight alpha[i, j] for each hj is computed as follows: H = [h1,h2,...,hn] M = tanh(H) alhpa = softmax(w.transpose * M) h# = tanh(h) y = softmax(W * h# + b) J(theta) = negative

环境是opencv2.4.9，将已有的一些提取方式进行了总结，对一些参数也进行了标注，部分算法的参数含义并未标注，但将其默认参数和默认值进行了标注，共11种提取方式，未使用simpleblob.

使用pcl视图仓库更新解压后的ROB_SLAM 建造： 构建整个项目（使用inclouding二进制加载工具）： 在执行所有cmd之前， DONOT会忘记从仓库下载Vocabulary，并将其放在dir ./Vocabulary中。 chmod +x build.sh ./build.sh 仅使用pcl构建ORB_SLAM2模式 mkdir build cd build cmake .. make -j 跑步： ./run/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.bin path_to_settings path_to_sequence path_to_association 修改内容： 添加一个具有闭环功能的pointcloud查看器（通过添加查看器线程来实现）

主要介绍了关于Keras Dense层整理，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧