SC-CNN

在这个项目中，我们试图实现灰色模型Matlab原始代码SC-CNN。请注意，代码正在更新中，并未完全完成。当前阶段已经实现了SC-CNN的第一部分。该代码使用的数据集与文中提到的数据集相同，同时也适用于其他数据集的训练。我们计划对代码进行进一步更新以解决已知问题，但目前仅使用主要数据集进行开发。请注意，无需手动下载数据集，所有数据处理均由代码完成。该代码基于Pytorch编写，支持在CPU或GPU上运行，也可以在多个GPU上并行运行。详细的运行说明可以在代码中找到。

RTL8305SC是一款4路交换机芯片，集成了物理层和MAC层功能。它支持MII/SNI接口，可与外部光纤收发器连接，实现10/100M以太网功能。RTL8305SC适用于网卡、MAU、CNR、ACR、以太网集线器和交换机等设备。

插入SC表的新记录，其中包括学生学号、课程号和成绩。对于新注册的课程，将成绩值设为空值（-1）。

CLEAN-SC声源识别及其优化，包括HR-CLEAN-SC算法的应用，提升识别精度；以及CLEAN-SC-CG算法的采用，优化聚焦网格点，加速处理速度。

LTE for UMTS – OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access 一、概述 本书《LTE for UMTS – OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access》由 Springer 出版，作者是 Harri Holma 与 Antti Toskala，他们也是《WCDMA for UMTS: Radio Access for Third Generation Mobile Communications》一书的作者。本书主要介绍了 长期演进 (Long Term Evolution, LTE) 技术在 UMTS (Universal

天津大学机器学习与数据挖掘团队倾情奉献，带你探索 CNN 的奥秘，并通过 Caffe 深度学习框架进行实践。

利用SC伪势模型模拟两相分离过程，非常适合初学者学习。

这个项目是我设计的，包含了GUI界面，功能完美运行，适合初学者和有经验的学生进阶学习。欢迎大家下载使用，具有高度的学习和参考价值。该资源适用于计算机、通信、人工智能和自动化等领域的学生、教师和从业者，可作为期末课程设计、课程大作业或毕业设计的参考。对于具备基础能力的人士，可以在此基础上进行修改，实现不同的功能。

CNN源码Matlab Fast2D-3D面部跟踪使用CNN进行快速2D和3D面部跟踪。单击演示视频的图像，该视频由在CC0许可下发布的免费版权视频制作而成。消息演示视频已上传。我还在研究这个软件。很快就会上传。对于2D面部标志检测，我们使用WingLoss驱动的简单CNN-6模型。安装先决条件：MTCNN用于MTCNN的Caffe卷积神经网络，eos MATLAB > 2017a执照。

基于Python3.7和Pytorch1.7.1 多分类，采用深度学习