Integration of Backscatter Communication with Multi-cell NOMA

文件完整名：NoMachine_Enterprise_Terminal_Server__Installation_and_Configuration_Guide.pdf 这个是远程桌面软件nomachine terminal server的安装和配置说明文档。

DBSCAN异常检测 这是一种受DBScan算法启发的简单算法，但由于DBScan是随机启动的，因此适用于按顺序分析数据。 使用的数据集是一些Yahoo公开数据集，其中包含有关给定时间的Yahoo服务器的信息。 例如，在夜间，由于可能没有活动的用户，服务器的负载较少，但是在白天，由于用户处于活动状态，服务器的负载可能非常大。 主要目标是防止和识别系统异常。 该算法接收三个参数：需要训练的数据集，epsilon和minPts。 在本示例中，将minPts与值1一起使用是因为存在一个单一维度，并且算法从点到点移动并测量其值之间的距离。 最重要的参数是epsilon，因为它是算法测量新的簇或保持当前簇的阈值，当算法测量两个连续点之间的欧几里得距离时。 存在在线学习，因为当算法训练数据时，他能够同时识别出哪些点异常，因此它知道如何处理随机数据。 最具挑战性的部分是找到epsilon的最佳值

Sphere-Magnetic-Anomaly 〇、说明 文件夹 Sphere -> 球体正演程序 Cylinder -> 圆柱体正演程序 Up -> 向上延拓程序 Conversion -> 分量转换程序 Demo -> 演示程序 grd文件 各个grd文件分别是对应异常数据，可以用surfer打开查看。 报告压缩包 密码为班号 下载文件 点击文件可以直接查看内容，想要下载单个文件可以点开文件后选择右上角RAW。 也可以打包下载，点击右侧Download Zip。 一、球体、圆柱体磁异常正演 球体参数 地磁场：T=50000nT 磁倾角：I=60° 位置：(0,0,-30) 半径：R=10m 埋深：D=30m 磁化率：k=0.2（SI） 剖面磁化强度水平投影夹角：A′=0 圆柱体参数 位置：(0,0,-30) 球体半径：R=10m 球体埋深：D=30m 磁化率：k=0.2 二、向上延拓

使用自动编码器神经网络检测恶意URL 该存储库包含使用自动编码器神经网络检测恶意URL的代码源。 中提供了有关其工作原理的文章。 要构建和测试模型，可以运行： $ python train_and_test_urls_autoencoder.py 如果您想生成新的丰富数据，可以运行： $ python enrich_urls_data.py

matlab精度检验代码通过卷积神经网络（CNN）检测黑素瘤 该项目的目的是创建一个卷积神经网络（CNN），将皮肤病变的皮肤镜图像分类为黑色素瘤或非黑色素瘤。 皮肤镜图像是使用显微镜和照明的皮肤图像。 动机 黑色素瘤是最致命，最具侵略性的皮肤癌。 预计到2018年，皮肤黑色素瘤将在美国造成9,320例死亡。 但是，如果黑色素瘤是早期发现的，则5年生存率约为99％。 因此，在转移之前，黑素瘤的早期检测对于患者的生存至关重要。 黑色素瘤是由位于皮肤表皮中的黑色素生成细胞（黑色素细胞）的快速生长演变而来的。 尽管只能通过活检才能确定黑色素瘤，但通常使用助记符“ ABCDEs”在现有或新痣（通常称为“痣”）中进行视觉识别： 不对称–病变形状不规则或不对称。 边框–边缘不规则且难以定义。 颜色–存在不止一种颜色或颜色分布不均。 直径–直径大于6毫米。 不断发展–病变的颜色和大小随时间而改变。 建于 TensorFlow 凯拉斯 Python MATLAB的深度学习工具箱 楷模 为此项目探索了两种CNN架构： 使用Keras，TensorFlow和Python从零开始构建的简单CNN。 使用MAT

高光谱异常检测： 这是用于高光谱异常检测的matlab代码（LSAD-CR-IDW和LSUNRSORAD算法） 有关此项目的更多信息，请参阅我们的论文： [共同第一作者] 先决条件： Matlab R2018b 其他相关论文： [1]tanh坤，苏增福侯，Dongelei马云，虞陈，钱渡。 [J]。 遥感，2019，11（13）：1578. [第一作者] [2]侯增福，李伟，高连如，张兵，马鹏格和孙俊林。 （2020）[口服] [3]侯增福，李伟，陶然，马鹏哥和石卫华。 中国科学信息科学。 2020年。 我的个人网站： 1.Github网站： ://zephyrhours.github.io/ 2.Personal Websie： ://zephyrhoublog.ml/（此网站将于2021年5月15日停用！） 3，中文CSDN博客： ://blog.csdn

感性 该存储库包含以下论文的PyTorch实现：GANomaly：通过对抗训练进行半监督异常检测 1.目录 2.安装 首先克隆存储库 git clone https://github.com/samet-akcay/ganomaly.git 通过conda创建虚拟环境 conda create -n ganomaly python=3.7 激活虚拟环境。 conda activate ganomaly 安装依赖项。 conda install -c intel mkl_fft pip install --user --requirement requirements.txt 3.实验 要在纸上为MNIST和CIFAR10数据集复制结果，请运行以下命令： # MNIST sh experiments/run_mnist.sh # CIFAR sh experiments/run

nomachine-enterprise-client_7.6.2_4.exe 这个是登录端软件

nomachine-enterprise-desktop_7.6.2_4_x86_64.rpm 这个是远程桌面desktop， 可以把它理解为向日葵远程桌面软件，只能远程物理显示器桌面，没有虚拟桌面功能。