本文提出了一种基于稀疏编码和分类器集成的多实例学习框架下的图像分类方法。 具体而言，从所有训练包的实例中学习字典。 包的每个实例都表示为字典中所有基本向量的稀疏线性组合，然后，包也表示为一个特征向量，该特征向量是通过包内所有实例的稀疏表示来实现的。 因此，MIL问题被转换为可以通过众所周知的单实例学习方法（如支持向量机（SVM））解决的单实例学习问题。 有两种提高分类性能的策略：第一，通过使用不同大小的字典重复使用上述方法来获得组件分类器。 其次，将分类器集合的结果用于预测。 与最新的MIL方法相比，COREL数据集上的实验结果证明了该方法在分类准确性方面的优越性。

Multi-Instrument 3.2虚拟示波器最新版的破解文件 使用方法： 复制MI破解.exe到你的安装文件夹,运行MI破解.exe启动破解,永远的21天使用期限,MI.EXE为运行原版. 测试方法: 修改系统时间,延后1各月,运行原版,使用天数限制为0，程序锁定,运行MI破解.exe,此时去除限制,程序恢复到21天使用限制,建议设置快捷MI破解.exe,每次运行都会恢复到21天的状态. 如果不能使用请联系皓禹 QQ1256910776 祝大家使用愉快,支持和谐版,谢谢 PS:此补丁只适用XP,如果有用其他系统的还是可以联系我,其他语言的操作系统也不支持,有好几位外国朋友也联系偶打了补丁,没想到,随手写的一个小补丁这么快走出了国门 PS2:对杀毒软件报毒在此说明一下，补丁只修改了此软件的注册表项，软件原文件，以及软件产生的隐藏检测文件进行了修改，无其他病毒，木马，请放心使用，注：不放心滴就此跳过

Multi-Objective Energy Management for PHEV via Pontryagin's Minimum Principle and PSO Online

针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97%以上。

多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频） 用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。 介绍 该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。 用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。 安装 如果您的计算机上未安装 ，请下载 克隆存储库 git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification 创建项目环境 cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification conda create

联邦蒸馏是联邦学习中的一种新的算法范式，使客户端能够训练不同的网络架构。在联邦蒸馏中，学生可以通过提取客户端对公共服务器数据的平均预测来学习他人的信息，而不会牺牲他们的个人数据隐私。然而，仅使用平均软标签作为所有学生的老师的方法会受到客户端草案的影响，尤其是当本地数据是异构时。软标签是模型之间的平均分类分数。在本文中，我们提出了一个新的框架FedMMD（基于多教师和多特征蒸馏的联邦学习），该框架对客户端之间的不同数据分布具有鲁棒性。FedMMD扩展了FD训练程序中的聚集阶段和蒸馏阶段。与在所有学生中共享同一教师的方法相反，FedMMD 为每个需要进行多次独立蒸馏的学生分配不同的教师。由于每个模型都可以单独视为教师，FedMMD解决了共享教师仅具有平均性能由平均软标签引起的问题。同时，在每次蒸馏中，FedMMD没有使用模型在公共数据上的平均软标签作为教师，而是引入了中间表示和软标签的组合作为蒸馏目标，以了解教师的更多信息细节。我们在两个公共数据集（CIFAR10和MINIST）上的广泛实验证明了所提出的方法的性能。

Saksham：可定制的基于x86的多核微处理器模拟器。 一个C ++项目，旨在创建一个平台，用于仿真基于x86的多核微处理器和汇编器系列的基本功能（寄存器和指令集）。 该项目是本文提出的概念的实现：https://ieeexplore.ieee.org/document/5231896文档：https://sourceforge.net/p/saksham/wiki/Home/

基于多特征的动态关键帧提取，张萌，张洪刚，关键帧提取是视频检索中一个基本的环节。进行关键帧提取的主要目的是从一个视频序列中提取出一部分能够图像帧序列，来降低对视频

数据融合matlab代码多模式精神工作量评估信号处理 此存储库包含用于处理生理多模态信号和从中提取特征的代码，如在SMC 2020上发表的题为“使用多传感器融合进行体育活动期间运动伪像-鲁棒性精神工作量评估”的论文中所述 预处理代码 这些是在matlab中实现的。 使用的信号：呼吸，心电图，血容量脉冲，皮肤电React和温度。 呼吸： 用于数据收集的设备：Bioharness 3 从18Hz到6Hz的数据下采样 使用IIR滤波器的低通滤波（<2Hz） 心电图（ECG） 用于数据收集的设备：Bioharness 3 使用五阶IIR滤波器的带通滤波（5Hz-25Hz） 使用基于能量的QRS检测算法提取RR系列（使用MHRV工具箱） 血容量脉冲（BVP） 使用Empatica E4收集的数据 使用五阶IIR滤波器的带通滤波（8Hz-30Hz） 皮肤电React（GSR） 使用Empatica E4收集的数据 下采样至4Hz 随后是分离相成分和补品成分 使用带五阶IIR滤波器的带通滤波器（0.1Hz-1Hz）完成 皮肤温度 使用Empatica E4收集的数据 带有40阶FIR滤波器的低通滤波

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