马里奥matlab代码itDAS-迭代延迟和求和波束形成器 itDAS是基于延迟和求和波束形成器[1]的用于乳房微波成像的迭代图像重建算法。 这个GitHub项目页面包含在第一个出版物[2]中使用的beamformer的实现，以及在[2]中介绍的用于产生结果的所有代码。 可提供用于产生[2]中所示结果的数据。 要将这些数据文件与此存储库一起使用，请将数据文件放置在../data/目录中。 该调查中使用的3D可打印模型的.stl文件可用。 SC Hagness，A。Taflove和JE Bridges，“用于检测乳腺癌的脉冲微波共聚焦系统的二维FDTD分析：固定焦点和天线阵列传感器”， IEEE Trans。 生物医学。 。 ，卷。 45号12，DOI：1470-1479，1998。 T. Reimer，M。Solis-Nepote和S. Pistorius，“迭代结构在乳房微波成像中对延迟与和和延迟乘与和求和波束形成器的应用”，《诊断》 ，第1卷。 10号6，DOI：1-15页，2020年。 入门 先决条件 Python要求是： Python> = 3.6 在图书馆requiremen

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马里奥matlab代码域对抗神经网络（浅层实现） 此python代码已用于进行以下JMLR论文的第5.1节中介绍的实验。 Yaroslav Ganin，Evgeniya Ustinova，Hana Ajakan，Pascal Germain，Hugo Larochelle，FrançoisLaviolette，Mario Marchand和Victor Lempitsky。 神经网络领域专业训练。 机器学习研究杂志，2016。 内容 DANN.py包含学习算法。 fit()函数是本文算法1的非常简单的实现。 experiments_amazon.py包含在Amazon情感分析数据集上执行的示例（文件夹data包含数据集文件的副本）。 计算目标测试风险（请参见论文表1）和Proxy-A-Distance （请参见论文图3）。 experiments_moons.py包含用于生成本文图2的代码（关于相互缠绕的月亮玩具问题的实验）。 mSDA.py包含用于生成mSDA表示的函数（这些是Chen et al。（2012）Matlab代码的文字翻译）

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马里奥matlab代码EPANET-Matlab级 EPANET-Matlab Class是在Matlab环境中运行的开放源代码软件，用于为最新版本提供编程接口，该最新版本是由美国EPA与高级技术计算Matlab联合开发的一种液压和质量建模软件。软件。 Matlab类的目标是充当不断增长的智能水网络领域中研究与开发的通用编程框架。 EPANET-Matlab Class具有易于使用的命令/包装，可用于查看，修改，模拟和绘制EPANET库产生的结果。 要求 建议使用OpenWaterAnalytics（OWA）EPANET版本，而不是EPA.gov网站提供的版本，因为OWA版本中已修复了许多错误。 如何上课 下载文件夹Download ZIP ，在保存的文件夹中的Matlab中设置运行路径，然后运行TEST.m 这将执行该类中已实现的所有命令。 例子： d = epanet（'Net1.inp'） d.getNodeCount d.getNodeElevations 如何修复/报告错误 要修复错误，请Fork EPANET-Matlab Class ， Edit代码并进行适当的更改，然后