3D imaging technologies -- Multi-dimensional signal processing and deep learning mathematical approaches and applications

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包含多种实际案例 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。 包含洗发水销量预测、空气质量预测等实际案例。 LSTM单变量、Multi-Step LSTM预测、长短周期记忆网络等方法 Keras中长短期记忆模型的5步操作 Keras中长短期记忆模型的5步操作代码分析 one-hotenoder与Keras one-hotenoder与scikit学习 手动one-hotenoder

无监督多跳质量检查 该存储库包含该论文的代码和模型： 。 我们提出了MQA-QG，这是一种无监督的问答框架，可以从同构和异构数据源生成类似于人的多跳训练对。 我们发现我们可以仅使用生成的数据来训练胜任的多跳质量检查模型。 在和数据集中，无监督模型和完全监督模型之间的F1差距小于20。 使用我们生成的数据对多跳质量检查模型进行预训练将大大减少对多步质量检查的人工注释训练数据的需求。 介绍 该模型首先定义了一组基本运算符，以从每个输入源检索/生成相关信息或汇总不同的信息，如下所示。 然后，我们定义六个推理图。 每个都对应一种类型的多跳问题，并被公式化为基于运算符的计算图。 我们通过执行推理图来生成多跳问答对。 要求 的Python 3.7.3 火炬1.7.1 tqdm 4.49.0 变压器4.3.3 资料准备 a）HotpotQA 首先，下载hotpotQA的原始数据集。 H

将下载的crx文件拖至谷歌浏览器的扩展程序中，IE-Tab-Multi是将谷歌浏览器的内核切换到IE内核，使其在谷歌中利用IETAB来打开只在IE兼容的网站

多层感知机（multi-layer perceptron）实现手写体分类（TensorFlow）

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While static timing analysis (STA) with PrimeTime®(*) (PT) is always analyzing each individual mode and corner of a design in an individual run (or in case of distributed multi scenario analysis (DMSA) in a separate subprocess), the traditional implementation flow applies one common constraining – frequently called umbrella mode constraining – for all modes and corners of the design. This limitation mainly imposed by the incapability of the implementation tools Design Compiler®(**) (DC) and IC Compiler®(***) (ICC) is overcome now. Design Compiler® can handle multiple constraint sets and optimize for multiple corners (multi-mode multi-corner (MCMM))