Thispaperreportsadetectionmethodoftwo-dimensional(2D)enhancementandthree-dimensional(3D)reconstructionforsubtletraceswithreflectancetransformationimaging,whichcaneffectivelylocatethetraceareaofinterestandextractthenormaldataofthisareadirectly.Inmillimeter-andmicron-scaletraces,during3Dconstruction,wepresentedamethodofdatascreening,conversion,andamplification,whichcansuccessfullysuppressnoise,improvesurfaceandedgequality,andenhan

week2图像生成掩膜的方法

文档中包含网盘的地址，数据共319MNLP方向文本摘要，文本分类，等方向可采取！TheLCSTSdatasetincludestwoparts:/DATA:1.PARTI:isthemaincontentsofLCSTSthatcontains2,400,591(shorttext,summary)pairs.Itcanbeusedtotrainsupervisedlearningmodelsforsummarygeneration.2.PARTII:contains10,666humanlabled(shorttext,summary)pairswhichcanbeusedtotrainclassifiertofilterthenoisesofthePARTI.3.PARTIII:contains1,106(shorttext,summary)pairs,thispartislabledby3personswiththesamelabels.Thesepairswithscore3,4and5canbeusedastestsetforevaluatingsummarygenerationsystems./Result:1.sumary.generated.char.context.txt:containsthesummarygeneratedbyusingRNN+contextonthecharacterbasedinput.2.sumary.generated.char.nocontext.txt:containsthesummarygeneratedbyusingRNN+nocontextonthecharacterbasedinput.3.sumary.generated.word.context.txt:containsthesummarygeneratedbyusingRNN+contextonthewordbasedinput.4.sumary.generated.word.nocontext.txt:containsthesummarygeneratedbyusingRNN+nocontextonthewordbasedinput.5.weibo.txt:containstheweiboofthetestset.6.sumary.human:containsthesumariescorrespondingto'weibo.txt'writtenbyhuman.Thispartisthetestsetofthepaper.7.rouge.char_context.txt:therougemetriconsumary.generated.char.context8.rouge.char_nocontext.txt:therougemetriconsumary.generated.char.nocontext9.rouge.word_context.txt:therougemetriconsumary.generated.word.context10.rouge.word_nocontext.txt:therougemetriconsumary.generated.word.nocontext

用于完成贴图流动效果的噪声图noiseMap，用于为图片提供有区别的uv偏移

噪声生成代码matlab1/f噪声包括Pink,Red,BlueandVioletNoise

很实用的时频分析工具箱，包括短时傅里叶正反变换等，很好，很强大哦~~分享给大家，包括以下函数的源代码：%sigmerge-AddtwosignalswithgivenenergyratioindB.%%ChoiceoftheInstantaneousAmplitude%amexpo1s-Generateone-sidedexponentialamplitudemodulation.%amexpo2s-Generatebilateralexponentialamplitudemodulation.%amgauss-Generategaussianamplitudemodulation.%amrect-Generaterectangularamplitudemodulation.%amtriang-Generatetriangularamplitudemodulation.%%ChoiceoftheInstantaneousFrequency%fmconst-Signalwithconstantfrequencymodulation.%fmhyp-Signalwithhyperbolicfrequencymodulation.%fmlin-Signalwithlinearfrequencymodulation.%fmodany-Signalwitharbitraryfrequencymodulation.%fmpar-Signalwithparabolicfrequencymodulation.%fmpower-Signalwithpower-lawfrequencymodulation.%fmsin-Signalwithsinusoidalfrequencymodulation.%gdpower-Signalwithapower-lawgroupdelay.%%ChoiceofParticularSignals%altes-Altessignalintimedomain.%anaask-AmplitudeShiftKeyed(ASK)signal.%anabpsk-BinaryPhaseShiftKeyed(BPSK)signal.%anafsk-FrequencyShiftKeyed(FSK)signal.%anapulse-Analyticprojectionofunitamplitudeimpulsesignal.%anaqpsk-QuaternaryPhaseShiftKeyed(QPSK)signal.%anasing-Lipschitzsingularity.%anastep-Analyticprojectionofunitstepsignal.%atoms-LinearcombinationofelementaryGaussianwavepackets.%dopnoise-GeneratecomplexDopplerrandomsignal.%doppler-GeneratecomplexDopplersignal.%klauder-Klauderwaveletintimedomain.%mexhat-Mexicanhatwaveletintimedomain.%tftb_window-Windowgeneration(previouslywindow.m).%%AdditionofNoise%noisecg-Analyticcomplexgaussiannoise.%noisecu-Analyticcomplexuniformnoise.%%Modification%scale-ScalesignalusingMellintransform.%%%ProcessingFiles%%Time-DomainProcess

程序基于“Fastandreliablestructure-orientedvideonoiseestimation”并做了改进，分为针对CFA图像、灰度图像、RGB三个版本，各子通道方差综合方法可以修正，程序留出了第三个可选参数用于扩展。
程序实现上可进一步优化以提高处理速度（比如记录K个最小值中的最大值位置等），感兴味的朋友可以自己动手改动。

基于MATLAB的图像处理程序部分程序%图像灰度级修正A=imread('J:\图片\e1.bmp');%灰度线性变换c=imnoise(a,'salt&pepper‘）figure；
imshow(c);B=imadjust(A,[],[],0.3);%灰度范围从[0128]映射到[0255]，亮度增大，细节更明显figure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('输出图像');subplot(2,2,2);imhist(A);%直方图显示title('输出图像直方图');subplot(2,2,3);imshow(B);title('输出图像');

[2002Hajimiri&Lee;]TheDesignofLowNoiseOscillators

SYSNOISE软件可以预测声波的辐射、散射和传递，以及声学载荷引起的声学响应；
本教程是初学者学习sysnoise声学分析的很好材料。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。