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柔性和共形编码超材料的太赫兹反射和散射

JS-Sequence-Diagrams 可以从文字的表述中绘制简单的序列图。例如：可以将Alice->Bob: Hello Bob, how are you? Note right of Bob: Bob thinks Bob-->Alice: I am good thanks!绘制成：

Cinema Director - Sequencer & Cutscene Editor的插件

最好用的unity 动画插件，所见即所得

伪代码演示sequence diagram插件使用

BioVec 代表生物序列的新方法。 该算法来自本文：“ ” 安装 克隆后在本地安装。 快速开始 import biovec pv = biovec.models.ProtVec("some_fasta_file.fasta", corpus_fname="output_corpusfile_path.txt", n=3) # The n-gram "QAT" should be trained in advance pv["QAT"] # convert whole amino acid sequence into vector pv.to_vecs("ATATQSQSMTEEL") # convert multi-sequence FASTA file to a numpy array of protvec vectors (axis 0 = sample axis) # seqty

HTML5+Sequence.js制作的一款自适应窗口大小，带左右箭头，缩略小图，淡入淡出动画切换效果的全屏幻灯片代码。

基于随机解调的压缩采样技术是一种可以突破香农采样定理进行稀疏信号捕获的新颖方法。 在基于随机解调的采样系统中的主要挑战是随机序列的产生。 在本文中，我们介绍了一种生成高速随机序列的方法，该序列可以满足压缩采样的不连贯性。 所提出的技术采用了现场可编程门阵列（FPGA）。 首先，将随机序列并行存储在FPGA的存储器中，并使用低速时钟逐字节读取随机序列。 其次，低速字节序列由电路转换为高速位序列。 该提出的方法可以动态地对随机序列进行编程，而无需对电路系统进行任何更改。 实验结果表明，该方法产生的随机序列对信号的检测是可行的，所构建的系统可以压缩采样并重建稀疏信号。

ORB-slam 最初相关论文，博客提供了全部翻译，主要描述二进制特征对于计算速度的优化。