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这是一个简单的应用LSTM在Pytorch文本分类任务上，使用贝叶斯优化超参数调优。 【配置】 可以在src/constants.py文件中设置各种超参数。 每个变量的说明如下。 注意，对于贝叶斯优化，要调优的超参数应该以元组的形式传递。 你可以将参数设置为一个元组或一个特定的值。 前者意味着该论证将被纳入贝叶斯优化的主题，而后者意味着它不应被纳入。 【操作运行】 参考代码中的项目说明文件，按照说明一步步操作

为提高超高压圆筒承载能力,对过盈配合连接的组合圆筒进行非线性仿真分析;运用ANSYS Workbench建立有限元模型,模拟组合圆筒过盈配合过程,对比单层圆筒等效应力、周向应力图,结果表明过盈配合连接的组合圆筒承载效果更好,为设计组合圆筒提供了理论依据。

内含：Vuforia图片识别超详细案例（小岛动画交互）+代码 属于Vuforia（拓展）板块。Use Vuforia Engine to build Augmented Reality Android, iOS, and UWP applications for mobile devices and AR glasses. Apps can be built with Unity, Android Studio, Xcode, and Visual Studio. Vuforia Engine can be easily imported into Unity by downloading and double-clicking the .unitypackage below.Vuforia Engine is the most widely used platform for AR development, with support for the majority of phones, tablets, and eyewear. Developers can easily

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为了实现超宽带步进变频连续波雷达近场区高分辨率快速成像，提高成像的分辨率，根据步进变频连续波信号发射与传播的特点，采用角谱分析方法，通过对电磁波波动方程进行推导，提出一种适用于超宽带步进变频连续波雷达的成像算法，该算法省去了匹配滤波过程，成像准确。采用HFSS三维电磁场仿真软件进行建模仿真，在仿真结果中采集数据验证成像算法的可行性。结果表明，成像图像中目标能量集中，分辨率高，对于采用的频率范围0.5~1.5 GHz，带宽为1 GHz的发射信号，理论分辨率为0.15 m，实际得到的分辨率约为0.2 m。

采用0.205 ms的曝光时间，研究了观测速度范围包含去相关区域和未去相关区域时的散斑对比度与观测物速度间的关系。结果表明，利用对比度随取样帧数的变化趋势，并结合时间序列散斑图像相关系数曲线，可以在复杂环境下正确区分两个区间内的速度大小；同时，选用适当散斑图像帧数进行对比度计算，可以同时为探测大速度和小速度区间的速度变化提供较高灵敏度。

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为降低最大后验概率（MAP）超分辨率图像复原算法中模糊参数调整的复杂度，减少迭代运算量，提出了一种超分辨率复原新算法。先抽取一幅低分辨率图像作为参考图像，用其余低分辨率图像估计参考图像，通过训练模糊参数使估计的均方误差最小，自适应地估计最佳模糊参数。然后根据高分辨率图像和参考图像计算多项式之间的可类比性和估计误差变化的线性相关性，将训练结果直接用于超分辨率复原。复原时先利用最佳模糊参数将全部的低分辨率图像信息融合到高分辨率初始图像中，改进了复原运算的处理流程。相对于其他MAP复原算法，新算法不需要人工调整