提出了一种新的自支持匹配策略来缓解这一问题,该策略使用查询原型来匹配查询特征,其中查询原型是从高置信度查询预测中收集的。该策略可以有效地捕获查询对象的一致底层特征,从而匹配查询特征。我们还提出了自适应自支持背景原型生成模块和自支持损失,以进一步促进自支持匹配过程。我们的自支持网络大大提高了原型质量,受益于更强的主干和更多支持,并在多个数据集上实现了SOTA。
2022-09-23 21:05:32 4.91MB
1
matlab弹球代码双支持向量机变体 制定新算法“改进稀疏孪生支持向量机” 此存储库包含以下 SVM 变体的 matlab 代码- 所有数据集均来自
2022-09-22 11:00:23 13KB 系统开源
1
IT service model and best practices
2022-09-21 15:35:19 2.7MB ITIL
1
gdown github项目下载工具,支持多项目单文件下载以及多级目录下载。 Installation $ npm install gdown -g Usage $ gdown huanz/gulp-devserver/lib // or dirs $ gdown huanz/gulp-devserver/lib huanz/seajs-cache // or dirs and files $ gdown huanz/gulp-devserver/lib huanz/seajs-cache huanz/gdown/bin/gdown huanz/urlParse/urlparse.js
2022-09-20 19:22:10 4KB github nodejs download JavaScript
1
iOS 15.7 真机调试包
2022-09-20 19:06:48 8.67MB iOS DeviceSupport
1
RK eMMC Support List
2022-09-18 09:09:26 312KB RK eMMC Support List
1
win10 解决多用户同时远程连接教程,可同时多个用户连接连接同一台机器,支持win10 21H2 19044.1949及以下版本
1
matlab tsp问题代码对未知非平稳调制的稀疏信号的支持恢复 用于复制IEEE信号处理(TSP)论文“”中的图形的代码 抽象的 从低维噪声观测中估计稀疏信号的问题出现在许多应用中,包括超分辨率,信号去卷积和雷达成像。 在本文中,我们考虑了具有非平稳调制的稀疏信号模型,其中,对观察结果有贡献的每个字典原子都经历了未知的,独特的调制。 通过应用提升技术,在调制信号存在于公共子空间的假设下,我们将这种稀疏恢复和非平稳盲解调问题重现为从结构化线性观测中恢复列式稀疏矩阵,并提出解决通过块L1-范数正则化的二次最小化。 由于观察到的噪声,稀疏信号和调制过程无法准确恢复。 相反,我们旨在恢复地面真实信号的稀疏支持,并限制信号非零分量和调制过程的恢复误差。 特别是,我们在样本复杂度和正则化参数上得出了足够的条件以进行准确的支持物回收,并限制了支持物上的回收误差。 数值模拟证实并支持了我们的理论发现,并且我们证明了该模型在单分子成像应用中的有效性。 经过测试 Matlab R2017b与 引文 如果您使用我们的方法和/或代码,请引用我们的论文 @article{xie2020support, tit
2022-09-05 16:23:30 10KB 系统开源
1
android.support.annotation.* 找不到的问题,
2022-08-31 23:46:53 11KB Android annotations support 注解
1
可以远程redhat5/6/7系统的nomachine环境,安装就可以使用。
2022-08-25 18:00:58 45.61MB nomachine(最新版)
1