Trajectory modification considering dynamic constraints of autonomous robots 了解学习teb的原理

matlab中拟合中心线的代码布鲁克的CEST评估，分步进行 M. Zaiss等人的代码适合内部实验室使用。 在 卡特琳娜·特里尼托（Caterina Trainito） 图宾根大学临床前影像和放射药学系 输入CEST数据 该分析适用于二维CEST数据。 如果您获取了多个切片，则必须为每个切片分别运行预处理。 对于基本的Z谱分析，以下扫描是必要且足够的： Mz ：一系列饱和度图像（例如61个频率偏移为-7.5：0.25：+7.5 ppm的图像）。 M0 ：在没有RF饱和脉冲的情况下获取一张图像。 用于场非均匀性校正和T1映射的其他采集： 不同B1强度下的Mz图像序列：例如B1 = 0.5-3.0 muT。 使用“ Z-B1校正”方法校正B1不均匀性至少需要两个这样的序列（请参阅Windschuh等人，2015）。 注意，B1校正还需要使用WASABI序列获得的B1图。 WASABI：图像系列用于同时B0-（ “水煤气变换”）和B1-（ “BI”）的映射。 这些图用于现场非均质性校正（参见Schuenke等人，2016）。 T1映射序列：一系列具有不同反转恢复时间的扫描，用于T1映射。

用于为小米 Mi2 构建 AOSP 的本地清单。 如何构建： 初始化仓库： repo init -u git://codeaurora.org/quic/la/platform/manifest -b release -m LA.AF.1.1-02710-8064.0.xml curl --create-dirs -L -o .repo/local_manifests/local_manifest.xml -O -L https://raw.githubusercontent.com/mitwo-dev/android_local_manifest/android-5.1.1/local_manifest.xml repo sync 编译： . build/envsetup.sh lunch aries-userdebug make -jX otapackage

将 UTC 格式的 Matlab 日期向量（即 [2008 01 01 00 00 00]）转换为本地时间的日期/时间字符串。 用户可以指定日期/时间字符串的格式。 该函数使用 Java 类和方法，因此它是可移植的，并且与所有平台上的 Matlab 安装兼容。

CLM 使用 OpenCV 在 C/C++ 中实现 CLM（约束局部模型）

解决在busybox下没有语言环境导致的问题 例如setlocale 函数不可用等

Face Alignment at 3000fps via Regressing Local Binary Features中LBF特征的理解

此源代码实现了2018年IEEE进化计算大会（ 举办的大规模全球优化竞赛的获胜者 该实现是使用numpy在Python 3中完成的。 此源代码可根据通用公共许可证（GPLv3）免费获得。 但是，如果在研究论文中使用它，则应参考原始工作： “ Molina，D.，LaTorre，A。Herrera，F。SHADE通过迭代局部搜索进行大规模全局优化。2018年度会议，IEEE进化计算大会，里约热内卢，巴西，2018年7月8日至13日， pp 1252-1259“ 它在WCCI 2018中特别是在IEEE进化计算大会上进行了介绍。 。 安装 建议使用 source install.sh 该命令将在venv目录中创建具有所有必需依赖项的虚拟环境（virtualenv）。 跑 准备使用大规模全球优化CEC'2013基准进行实验的源代码。 参数： python shadeils -f -

快速 NLM 方法基于积分图像，并在 Darbon 的论文中进行了描述。 一般来说，这种快速实现比经典的 NLM 方法快 10 倍以上。

非本地手段 介绍 在这个项目中，我以幼稚的方式并使用积分图像实现了非局部均值过滤。 这些文件中都对这两种方法进行了解释： 非本地均值降噪 用于块匹配的积分图像 描述 非局部均值算法用于去除图像中的噪点。 我们输入了三件事： 我们要去噪的图像 大小为kxk的内核 wxw大小的窗口 对于图像中的每个像素（我们将要去噪），我们将窗口围绕其居中，通常，该窗口是相当大的，但出于性能方面的考虑，当然不如整个图像大。 然后，对于窗口中的每个像素，我们滑动一个补丁（通常为3x3或5x5），我们要去噪的像素将是图像补丁上的加权和。 整体影像改善 如果我们使用积分图像，则可以加快计算速度。 伦敦大学学院图像处理课程中的Lourdes Agapito教授的图像幻灯片 由于以下公式，我们可以加快计算速度： 图片摘自Wikipedia（ ） 如何使用代码 只需打开Matlab并为完整的图像实现运行nonL