MASS: 微软亚洲研究院开源新模型一种用于语言生成的新掩蔽序列到序列预训练

埃尔·Maven 直观的开源LC-MS数据处理工具 从 指数 产品特点 和具有以下功能： 多文件色谱比对仪 峰值特征检测器 同位素计算器 El-MAVEN与Maven相比，功能强大，速度更快且具有更多用户友好功能，并且包括以下附加功能： 加合物计算器 碎片光谱匹配 峰编辑器 下载 El-MAVEN安装程序可用于Windows（7及更高版本）和Mac OS（10.12及更高版本）。 用户可以从下载这些平台的最新版本。 从源代码构建 贡献者和开发人员可以按照以下说明在Windows，Ubuntu或Mac OS上构建El-MAVEN。 建立开发环境 设置开发环境（仅64位平台） 三种操作系统

stm32F103 利用自带的usb接口资源，实现了usb 1.0 通讯协议，利用usb枚举，中断优先，实现了usb storage 设备，采用片内128K 控件，可以向控件内拷贝文件！ 采用keil 编译!

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这个程序是一个质量弹簧系统的实现。 弹簧是根据胡克定律建模的。 弹簧力的衰减与压缩/拉伸的速度成正比。

大量的 ，作者：Kaitong Song，，，陆建峰，，是一种基于序列到序列的语言生成任务的新型预训练方法。 它在编码器中随机掩盖句子片段，然后在解码器中对其进行预测。 MASS可以应用于诸如神经机器翻译（NMT）之类的跨语言任务，以及诸如文本摘要之类的单语言任务。 当前的代码库支持无监督的NMT（基于XLM实现），受监督的NMT，文本摘要和会话响应生成，所有这些均基于Fairseq。 将来，我们将发布其他序列到序列生成任务的实现。 有什么新功能！ 我们发布了 ，这是一种新的经过预先培训的语言理解方法。 GitHub： : 无人监督NMT 无监督神经机器翻译仅使用单语数据来训练模型。 在MASS预训练期间，源语言和目标语言在一个模型中进行了预训练，并带有相应的语言嵌入以区分语言。 在MASS微调期间，使用反向翻译来训练无监督模型。 代码在。 我们提供预训练和微调的模型： 语言能

Matlab集成的c代码弹簧减震器IEKF 这是信息扩展卡尔曼滤波器的一个非常通用的MATLAB实现示例。 考虑滤波器参数的最大似然估计。 真实世界的数据是通过算法生成的。 为此，将“实际系统”状态与IEKF并行集成。 从该“实际”状态，获得“实际”测量（无噪声）。 这些反过来又被噪声污染。 与IEKF并行运行允许将滤波器输出用作系统控制的反馈。 该代码足够通用，可以应用于一般的非线性过程和传感器方程 全球 广泛使用全局变量是为了使代码尽可能简单。 应该定义函数句柄u_actual_func = @(t) (...)以便它使用mu_x全局变量来生成输出。 示例（质量弹簧阻尼器） 标准质量弹簧减震器： m ddx + c dx + k（x-rho0）= f_ext 传感器是加速度计： z = ddx（x，dx）

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泊松分布MATLAB代码离散裂缝网络生成和采样代码-岩体联合网络模拟（RJNS） 它本质上是一个Matlab工具箱，由数十个作者编写的功能组成，在此工具箱中关节的位置，方向和大小彼此独立。 该位置即关节中心，遵循泊松分布。 定向可以是确定性的，也可以具有费希尔分布，而关节的大小可以是任何形式的分布。 请参考文档RJNS3D函数简介和测试.doc，以详细了解每个功能。 如果您使用了此Github存储库中列出的任何函数或算法，请引用以下论文，谢谢 金文成等。 “椭圆关节尺寸分布函数的解析表达式。” Int J Rock Mech Min Sci 70（2014）：201-211。 金文成等。 “在中国大同煤矿进行验证的椭圆形裂缝网络模型。” 环境地球科学73.11（2015）：7089-7101。 高明忠，等。 “使用来自多个钻Kong的数据进行裂缝尺寸估算。” 国际岩石力学与采矿科学杂志86（2016）：29-41。

matlab灰色处理代码通过伪彩色乳房X线照片和Mask R-CNN进行全自动计算机辅助质量检测和分割 通过伪彩色乳房X线照片和Mask R-CNN同时检测和分割乳房X线照片的算法。 代码：[GitHub存储库–] 遮罩R-CNN代码：[GitHub存储库–] 数据： 训练有素的模型示例：[GitHub页面-] 简而言之 所提出的方法使用多尺度形态筛分法（MMS）将常规的灰度X线乳房X线照片转换为伪彩色X线乳房X线照片。 MMS可以在指定的大小范围内增强类似病变的模式。 在MMS中使用两个比例尺，并生成两个输出图像。 然后将这两个图像附加到灰度乳房X线照片上，以形成RGB伪彩色图像。 如上图所示，类似病灶的图案在新的伪彩色图像中将显示与背景的颜色对比（黑线表示注释，青色线表示通过所提出的方法生成的分割）。 然后将伪彩色乳房X线照片用作Mask R-CNN的输入。 Mask R-CNN经过训练可以同时检测和分割乳腺肿块。 我们注意到，与使用常规的灰度X线照片相比，使用伪彩色X线照片可以改善Mask R-CNN的检测和分割性能。 如何使用代码： 该方法包括3个步骤：预处理，伪彩色图像生成和