基于RemoteDesktopManager改版InstrumentPanel，默认安装路径为变量%OfflineApp%

该程序中有3个python函数方法，分别用来实现保存数据集图片的路径到txt文件，读取txt文件，划分训练集与验证集并保存到txt文件。非常适合深度学习模型训练之前，划分数据集所用。

针对被动传感器观测的非线性问题,将无迹变换引入卡尔曼滤波算法中.进一步,针对其弱可观测性,采用多个被动传感器集中式融合跟踪策略,提出了基于无迹卡尔曼滤波的被动多传感器融合跟踪算法.以3个被动站跟踪为例进行仿真研究,结果表明所提出的算法可达到比经典的扩展卡尔曼滤波算法更高阶的跟踪精度.

集中度、集中期分析 matlab代码 用于降水、径流分析

随着工业4.0的发展，物联网、智能工厂等新兴行业崛起，企业工业生产信息安全防护问题也逐渐暴露出来。过去几年工业企业对工业信息安全的重视程度有限，存在重发展，轻安全的现象，安全投入不足，主体责任不到位想象突出，造成工业生产信息安全防护能力滞后于工业发展能力。针对上述问题，文中结合Windows权限管理、数据加密、数字签名和数据集中存储等技术，设计完成了工业生产信息安全管理系统。可充分保证工业生产过程中信息安全，具有广泛的应用前景。关键词： 信息安全； 数据加密； 权限管理； 数据集中储存

多代理SAC 介绍 环境。 在这种环境下，两名特工控制球拍在球网上弹跳球。 如果探员将球击中网，则得到+0.1的奖励。 如果探员让一个球击中地面或将球击出界外，则其获得的奖励为-0.01。 因此，每个特工的目标是保持比赛中的球权。 观察空间由8个变量组成，分别对应于球和球拍的位置和速度。 每个代理都会收到自己的本地观察结果。 有两个连续的动作可用，分别对应于朝向（或远离）网络的运动和跳跃。 该任务是情节性的，并且为了解决环境，您的特工必须获得+0.5的平均分数（在两个特工均取得最高分后，连续100次以上）。 具体来说， 在每个情节之后，我们将每个代理商获得的奖励加起来（不打折），以获得每个代理商的得分。 这将产生2个（可能不同）的分数。 然后，我们取这两个分数中的最大值。 这为每个情节产生一个单一的分数。 当这些分数的平均值（超过100集）至少为+0.5时，就认为环境已解决。

主数据建设方案，主要集中在方法论的汇总

1.python提取COCO数据集中特定的类 安装pycocotools github地址：https://github.com/philferriere/cocoapi pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 提取特定的类别如下： from pycocotools.coco import COCO import os import shutil from tqdm import tqdm import skimage.io as io import matpl

1376-2013《电力用户用电信息采集系统通信协议》376.2-集中器型式规范

我构建了这个包装器以方便在任意数据集中执行模态分析时的处理。 包装器接受一个 ND 输入矩阵 (Big_X)，它的第一个维度是时间，其他维度可以是应用程序需要的任何维度。 在进行这些计算时，包装器（希望如此）减少了进入障碍，因为从头开始构建自己的 DMD 函数非常耗时。 尽管在 Matlab Exchange 上确实有其他类似的功能，但我经常发现缺乏易于使用的输出有时会阻碍我的进步。 所以希望你也会发现这很有用！ 附上用法样本和脱落圆柱体的少量数据集以测试用法。 感谢佛罗里达州立大学的 Louis Cattafesta 教授激励我制作这个。 如果您有任何要求，请告诉我。