Memory Selection Network for Video Propagation+论文笔记

matlab中的BP神经网络代码

Radio Frequency Propagation Made Easy，用来学习无线信道传播模型很好

matlab由频域变时域的代码使用PETSc在均匀各向同性介质中的3D声波传播 PETSc- 在这里，您可以找到C + PETSc实施方案解决3D声波方程的示例。 使用Krylov方法来找到Ax = b的迭代近似解 分散细节： 时域有限差分（FDTD） 隐式时间步进 O（2,4） 从泰勒级数推导的方案： 在空间[-1：16：-30：16：-1] / 12dx2 及时[2：-5：4：-1] / dt2 型号详情 各向同性 同质 Dirichlet边界条件 使用方法： 必须安装PETSc。 确保设置了PETSC_DIR和PETSC_LIB环境库 make all ./run_O22.sh 或者./run_O24.sh 可以在Shell脚本中更改运行时选项和处理器数量。 在代码中或从运行时更改标记，可以保存并绘制整个波场或仅在接收器位置绘制地震图。 运行时选项-vel float-传播速度[km / s] -xmax float-模型尺寸[km] -ymax浮点-zmax浮动-dt float-时间步长[秒] -tmax float-最大模拟时间-isrc int-源位置[网格点] -jsr

CryEngine3的全局光照核心算法，Unreal Engine 4（开源）的全局光照算法

pygpc 基于广义多项式混沌方法的Python敏感性和不确定性分析工具箱 基本功能： N维系统的高效不确定性分析 使用Sobol指数和基于全局导数的敏感性指数进行敏感性分析 轻松耦合到用Python，Matlab等编写的用户定义模型... 并行化概念允许并行运行模型评估 高效的自适应算法可以分析复杂的系统 包括高效的CPU和GPU（CUDA）实施，可极大地加快解决高维和复杂问题的算法和后处理例程 包括最新技术，例如： 投影：确定最佳折减基数 L1最小化：利用压缩感测中的概念减少必要的模型评估 梯度增强型gPC：使用模型函数的梯度信息以提高准确性 多元素gPC：分析具有间断和急剧过渡的系统 优化的拉丁文Hypercube采样可实现快速收敛 应用领域： pygpc可用于分析各种不同的问题。 例如，在以下框架中使用它： 非破坏性测试： 无创性脑刺激： 经颅磁刺激：

《Backpropagation applied to Handwritten zip code recognition》，Yan LeCun于1989年所作

YEDIDIA 教授关于BP算法是的课件。主要对BP算法进行了简介。

基于推测度传播的同步CDMA多用户检测器，程宏，谢俗子，本文提出了基于可信度传播算法应用于同步CDMA系统的检测器以抑制不同用户之间的多址干扰（MAI）。仿真分析表明基于该算法的差错概��

2D-CNN向前传播 在Vitis HLS中使用C ++实现2D卷积神经网络 CNN-使用-HLS 目录结构： 该软件包包含以下目录： modules /-用于开发和测试用于CNN实施的单个HLS功能的目录 neuronetwork_stream /-包含C ++源代码和测试平台的目录 py /-包含用于训练神经网络的python代码的目录 使用的软件： 操作系统：Windows Vivado HLS 2020.2-仿真结果与综合 Python库 numpy-版本1.18.0 tensorflow-版本2.1.0 sklearn-版本0.24.1 scipy-版本1.6.2