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用三种不同的DFT计算x(n)=R8(n)的傅里叶变换X(k),编程实现三种程序的计算机运行时间，并分析比较三种方法时间开销。

acm不同算法题型的代码解法

AutoBlur_CNN_Features 基于以下代码： ： 脚本，用于提取具有不同ConvNet的CNN深度特征，然后将其用于具有线性核的SVM分类器的图像分类任务，涉及以下小型数据集：足球[1]，飞鸟[2]，17flowers [3]，ImageNet-6Weapons [4]和ImageNet-7节肢动物[4]。 使用VGG16提取的功能或MobileNet进入SVM分类器。 允许比较使用完整图像或使用AutoBlur方法过滤之间的差异 随代码一起提供了Soccer数据集，因此可以轻松对其进行测试： 足球：原始图像 SoccerAutoBlurBB：应用AutoBlur过滤技术并使用相应的边界框裁剪后的原始图像 参考： [1]范德·韦耶尔（J. van de Weijer），施密德（C. Schmid），着色局部特征提取，Proc.Natl.Acad.Sci.USA。

①环形光（UniversalLightTM）：是一种柔性光，广泛用于各种类型材质的成像定位，此模块在图形波长、偏振和角度上提供灵活性。目前标准PEC相机的光对于80％～90％的应用是有效的，其解决方案得到广泛应用。例如，用于对于过去有代表性的造成问题的柔性电路板、陶瓷、玻璃和聚酯材料的成像定位。环形光的标准方案如图1和图2所示。 　　图1 标准方案　　图2 环形光方案 　　②对称光：与目前PEC光模块的标准两侧的光相比，环形光能产生对称光。例如，经过烧结后，C4的焊盘可能从表面突出产生“树桩”效果，两侧的光导致不对称的焊盘图案，而四边的光产生更逼真的图像。如图3所示。 　　图3 两侧的光

偏二元神经网络 该存储库包含三个Jupyter笔记本，说明了通过神经网络（NN）求解偏微分方程（PDE）的不同方法。 笔记本用作纸的补充材料： 神经网络求解偏微分方程的三种方法-综述 摘要：越来越多地使用神经网络来构造偏微分方程的数值求解方法。 在本说明性综述中，我们介绍和对比了三种重要的近期方法，这些方法在其简单性和对高维问题的适用性方面具有吸引力，它们是：物理信息神经网络，基于Feynman-Kac公式的方法和Deep BSDE求解器。 本文随附Jupyter笔记本电脑形式的一套说明软件，其中逐步解释了每种基本方法，从而可以快速进行同化和试验。 大量的书目总结了最新技术。 关键词：偏微分方程; Hamilton-Jacobi-Bellman方程； 神经网络，维数诅咒，Feynman-Kac，后向微分方程，随机过程 arXiv预印本： : 引文： @misc{blechsc

不同的势函数对Al单晶的弹性常数和表面能的影响，赖欣，刘立胜，本文采用分子动力学方法选用几种不同的势函数考察了Al单晶在两种温度下的弹性常数和两个晶面的表面能。 计算结果显示出Morse势不适

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