要运行代码，请在 Matlab 窗口中键入“start”。 这是为论文生成结果的软件 Jan Martin Nordbotten、Talal Rahman、Sergey Repin、Jan Valdman，Barenblatt-Biot 多Kong弹性模型近似解的后验误差估计。 应用数学中的计算方法 10, No. 3, 302-315 (2010) 可以在位于http://sites.google.com/site/janvaldman/publications的作者网页上找到该论文的链接 当您发现代码有用时，请引用该论文。

在石油工程领域，储层属性的准确预测是关键任务之一，因为这些属性直接影响着油田的开发效果和经济效益。本文将探讨如何运用深度学习技术，特别是神经网络，来预测储层的孔隙度（Porosity）和含水饱和度（Water Saturation）。孔隙度反映了储层岩石中储存流体的空间比例，而含水饱和度则表示储层中被水占据的孔隙空间的百分比。 我们需要理解神经网络的基本概念。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，由大量的节点（称为神经元）和连接它们的权重构成。神经网络通过学习过程调整这些权重，以解决复杂问题，如非线性关系的建模。在本案例中，神经网络将从测井数据中学习并建立储层属性与输入特征之间的复杂关系。 Lasso回归是一种常用的统计学方法，它在训练模型时引入了L1正则化，目的是减少模型中的非重要特征，从而实现特征选择。在神经网络中，Lasso正则化可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现较差的现象。通过正则化，我们可以找到一个平衡点，使模型既能捕获数据的主要模式，又不会过于复杂。 在预测储层属性的过程中，数据预处理是至关重要的步骤。这包括异常值检测、缺失值填充、数据标准化或归一化等。数据标准化可以使不同尺度的特征具有可比性，有助于神经网络的学习。此外，特征工程也很关键，可能需要创建新的特征或对已有特征进行变换，以增强模型的预测能力。 接着，我们将构建神经网络模型。这通常涉及选择网络架构，包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的数量和每个层的神经元数量是超参数，需要通过实验或网格搜索来确定。激活函数如Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）等用于引入非线性，使模型能够处理复杂的关系。损失函数，如均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE），用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异。优化器如梯度下降或Adam（Adaptive Moment Estimation）负责更新权重，以最小化损失函数。 在训练过程中，我们通常会将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整超参数和防止过拟合，测试集则在模型最终评估时使用。通过监控验证集的性能，我们可以决定何时停止训练，避免模型过拟合。 模型的评估标准可能包括精度、R²分数、平均绝对误差（MAE）和均方误差。对于储层属性预测，我们期望模型能给出高精度和低误差，以帮助工程师做出更准确的决策。 利用神经网络和Lasso正则化的深度学习方法可以有效地预测储层的孔隙度和含水饱和度。这一技术的应用可以提高石油资源的开发效率，减少勘探成本，并为未来的油气田管理提供有力的科学支持。通过不断优化模型和特征工程，我们有望实现更加精准的储层属性预测。

matlab中求及格率代码转分析仪 基于Matlab GUI的纳米Kong信号分析软件包 该项目包含一系列基于Matlab的GUI，旨在： 检测纳米Kong信号中的事件 排序事件种群/提取种群/清除木log 分析事件并生成各种统计数据 检测并表征事件中出现的峰值 这是他在的博士研究中撰写的。 参考 如果您使用这些脚本进行研究，请引用： C. Plesa和C. Dekker， 纳米技术26（2015）084003。 消息 2015年4月29日-Transalyzer现在已移至GitHub，因为Google Code将于今年晚些时候关闭。 2015年2月4日-首次发布公共代码。 下载 打包发行： 2015年3月25日-下载最新版本。 添加了ABF2.0支持，并修复了迭代检测的问题。 2015年2月4日-Transalyzer RC1a发行。 影片教学 -- 文献资料 要求 Matlab R2011b（某些功能可能不适用于旧版本） 统计工具箱 信号处理工具箱（某些功能） （用于出版物质量数据） 特征 侦查 支持的输入文件格式 LabView TDMS（二进制） LabView DTLG（二进

相貌 Facies 是一个 Android 应用程序，是 Mahidol U 的 EGCO486 图像处理项目，用于交换人脸。 下载APK 主要特征 使用 Android API 的人脸检测功能和自有算法交换照片中的人脸以仅选择人脸元素（眼睛、鼻子、嘴巴） 用户可以选择要交换的面Kong 用户可以在照片中选择新的未检测到的面Kong 人脸选择的自有算法 在阈值之前检测照片中的眼镜 自适应阈值 -> 改变 RGB 差异的阈值以获得预期的人脸面积 填充 -> 如果大小匹配，则在阈值化后填充启用像素之间的像素 Fading quadrants -> 使用函数将面部的外部区域分成四个象限淡出 如何使用 使用底部最左边的按钮添加照片 该应用程序将处理照片中的人脸。 这将需要几秒钟到几分钟 照片在检测到的人脸周围显示为绿色框 使用第二个按钮选择要应用到其他人的面Kong。 里面还有创建新脸框的按钮

在图像处理领域，追踪瞳孔是一项复杂而重要的任务，它涉及到计算机视觉、机器学习和模式识别等技术。本文将深入探讨如何使用MATLAB这一强大的计算环境来实现对视频中瞳孔位置的检测与跟踪。 MATLAB是MathWorks公司推出的一种高级编程语言，它以其丰富的数学函数库和直观的交互式环境而被广泛应用于科学计算和工程领域。在图像处理方面，MATLAB提供了Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox等工具箱，使得进行图像分析和处理变得相对简单。 标题中提到的“跟踪瞳Kong”可能是指瞳孔跟踪的一种具体实现，其中“Kong”可能是项目或算法的特定名称。这个程序通过读取.avi格式的视频文件，逐帧处理每一帧图像，目的是找出并追踪瞳孔的位置。.avi是一种常见的视频文件格式，它存储的是未经压缩的原始视频数据，因此适用于进行精确的图像分析。 在实现瞳孔跟踪时，通常会涉及以下几个步骤： 1. **预处理**：对图像进行灰度化和去噪处理，如使用高斯滤波器，以便于后续的特征提取。 2. **特征检测**：利用霍夫变换、边缘检测（如Canny算法）或者基于模板匹配的方法，寻找瞳孔的特征。瞳孔通常表现为黑色圆点，具有一定的亮度对比。 3. **定位瞳孔**：一旦特征被检测出来，可以使用圆形拟合或其他形状识别算法确定瞳孔的精确位置。例如，最小二乘法可以用来拟合最接近检测到的特征的圆。 4. **跟踪**：在连续的帧间，利用光流法、卡尔曼滤波或者粒子滤波等方法进行瞳孔的跟踪。这些方法能够预测和校正目标物体在图像序列中的运动。 5. **优化与反馈**：根据上一帧的追踪结果，优化下一帧的搜索区域，避免在复杂的背景下迷失目标。 压缩包`Tracking_pupil.zip`可能包含了实现上述过程的MATLAB代码、样例视频文件以及可能的辅助数据。解压后，用户可以查看源代码，理解算法的实现细节，并根据自己的需求进行修改和扩展。 总结来说，这个项目涉及了MATLAB编程、图像处理和计算机视觉的基本原理，特别是瞳孔检测和跟踪技术，这些都是在人工智能和生物识别等领域中不可或缺的部分。通过理解和应用这样的程序，我们可以更深入地了解视觉感知的机制，并开发出更先进的智能系统。

1、docker安装kong,konga 2、Kong 基础认证插件（Basic auth） 3、Kong的插件： Key Authentication 4、Kong插件[IP Restriction]使用【黑白名单】 5、kong网关

InterFaceGAN-解释用于语义人脸编辑的GAN的潜在空间 图：使用InterFaceGAN获得的高质量面部属性编辑结果。 在此存储库中，我们提出了一种称为InterFaceGAN的语义面部编辑方法。 具体来说，InterFaceGAN能够通过解释第一个潜在空间并找到隐藏的语义子空间，将无条件训练的人脸合成模型转变为可控制的GAN。 [ ] [ ] [] [] [ ] 如何使用 拾取一个模型，拾取一个边界，拾取一个潜在代码，然后编辑！ # Before running the following code, please first download # the pre-trained ProgressiveGAN model on CelebA-HQ dataset, # and then place it under the folder ".models/pretra

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铝片缺陷数据集，缺陷类型（针孔、擦伤、脏污、褶皱）

毛Kong西装外套 PoreBlazer（v4.0）源代码，示例以及为CSD MOF中的12,000个结构的子集计算的多Kong材料的几何特性。 1.内容 文件夹： src 该文件夹包含完整的源代码，预编译的可执行文件以及相关的README_PB_v4.0.txt文件，以及有关如何编译和使用代码的说明（另请参见下面的“操作方法”）。 文件夹：数据 包含MOF及其属性的数据库，MOFsubsetPB4.dat，MOFsubsetZeo ++。dat，MOFsubsetRASPA.dat的文件 包含三个案例研究材料HKUST-1，IRMOF-1，ZIF-8的完整设置示例的Zip文件： PB4_vs_Zeo ++ _ vs_RASPA.zip 包含大量案例研究（MOFS，沸石）的Zip文件： case_studies.zip 2.如何 要下载发行版，请克隆PoreBlazer存储库： g