数据集可用C.Elegans进行高内涵筛选，是一个完整注释的小型数据集，可用于HCS分析入门。 BBBC010_v1_foreground_eachworm.csv High-Content Screening with C.Elegans_datasets.txt

多视图深度卷积神经网络进行高分辨率乳腺癌筛查 介绍 这是用于分类的模型的实现，如我们的论文。 该实现使用户可以通过将我们的预训练CNN模型应用于具有四个视图的标准筛查乳房X线检查中来获得BI-RADS预测。 作为此存储库的一部分，我们提供了一个示例考试（在images目录中）。 该模型在TensorFlow和PyTorch中均实现。 先决条件 巨蟒（3.6） TensorFlow（1.5.0）或PyTorch（0.4.0） NumPy（1.14.3） 科学（1.0.0） 枕头（5.1.0） 数据 要使用预训练模型，输入必须包含四张图像，每个视图一个（L-CC，L-MLO，R-CC，R-MLO）。 每个图像的大小必须为2600x2000像素。 提供的样本检查中的图像已经被裁剪为正确的尺寸。 如何运行代码 可用选项位于文件birads_prediction_tf.py或birads_p

通过核正交匹配追踪 (KOMP) 和核同时正交匹配追踪 (KSOMP) 进行高光谱图像分类分发代码版本 1.0 -- 01/01/2015 由 Mehmet Altan Toksöz 提供，版权所有 2015，土耳其中东技术大学。 代码是基于以下论文中描述的方法创建的： [1] MA Toksoz 和 I. Ulusoy，“通过内核进行高光谱图像分类基本阈值分类器”，IEEE 地球科学和远程学报传感，已接受出版，2016 年。 [2] Y. Chen、NM Nasrabadi 和 TD Tran，“通过内核稀疏表示进行高光谱图像分类”，IEEE 地球科学和遥感汇刊，卷。 51号1，第 217-231 页，2013 年。 请引用它们！ 电子邮件：matoksoz [at] gmail.com

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热熔器 融合套索，可对各组进行高维回归。 该软件包实现了描述的模型 。 安装 library( ' devtools ' ) install_github( ' FrankD/fuser ' ) 例子 另请参阅随附的插图。 library( fuser ) set.seed( 123 ) # Generate simple heterogeneous dataset k = 4 # number of groups p = 100 # number of covariates n.group = 15 # number of samples per group sigma = 0.05 # observation noise sd groups = rep( 1 : k , each = n.group ) # group indicators # sparse linear coeff

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利用遗传算法优化oif指数进行高光谱波段选择 最佳指数因子 高光谱波段选择

带有串行接口和△-∑模/数转换器，能够进行高速功率(电能)计算的高度集成电路。CS5463可以通过使用低成本的分压电阻器或电压互感器测量电压，使用分流器或电流互感器测量电流。 　　从而计算出有功功率，因此该电路特别适用于开发单相2线、3线用电表。与上代的CS5460相比，CS5463还能提供视在功率、无功功率等多种参数计算，可满足设计者的多方面需求。此外，CS5463片内还带有温度传感器，有助于设计者调整温度漂移误差，提高测量精度。 　　CS5463的主要特点： 　　(1)电能数据在1000：l动态范围内的线性度为±0.1%； 　　(2)精确测量瞬时电压、电流、功率以及电压、电流有效值

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