基于对抗生成网络的深度进修图像生成。
UNSUPERVISEDCROSS-DOMAINIMAGEGENERATION、forICLR2017(fromarxiv)
2017/7/2 2:15:26 7.96MB 对抗生成网络
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附件是用生成对抗网络编写的语音加强代码,效果经过测试非常好。
优于现有方法!
2019/4/27 1:25:57 537KB GAN 生成对抗网络 语音增强
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自己编的杂波程序,真实有效,工程可用。
适合地、海杂波的模仿和生成。
雷达,电子对抗,通信
2019/11/27 1:51:21 1KB 地杂波 海杂波 高斯 柯西
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使用条件对抗网络提高自顺应光学视网膜图像的质量
2015/10/10 16:30:12 1.54MB 研究论文
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参加了2017年robomaster对抗赛后,对之前的程序做了完善,希望可以帮到更多的队伍实现本人的梦想。
2015/11/24 2:24:41 15.69MB robomaster
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无论是哪种沙箱技术,总归无法和真实环境比拟,所以沙箱逃避技术在高级别病毒样本已经普遍存在,并且逃避技术也在逐步更新。
下面总结下当前的逃避技术,我分为两个特点进行分析。
·针对虚拟机检测·针对沙箱分析环境特点的对抗
2015/2/11 8:01:16 4.19MB 沙箱逃逸
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正交频分复用(OFDM,OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)技术可以出色的对抗抗多径衰落、消除码间干扰且具有极高的频谱利用率。
此外它还采用了快速傅立叶变换,大大降低了收发机的实现复杂度,因此被广泛地应用于HDSL、ADSL、DAB、HDTV、WLAN等领域中。
但是,目前OFDM技术还有很多关键问题没有得到有效解决,如对频偏敏感、高峰均功率比问题等,这些都限制了OFDM技术的近一步广泛应用。
本论文主要围绕自适应压扩法降低峰均功率比问题展开论述,并利用matlab软件完成了仿真。
主要做了以下工作:论文首先回顾OFDM发展历程,说明了该技术的优缺点,讲解了OFDM技术原理,介绍了OFDM信号的产生过程,并对OFDM信号的收发机制进行了仿真。
接着,给出峰均功率比的定义和分布,分析了产生高峰均值的原因,简要地介绍了其它预畸变方法,如限幅法,峰值加窗,传统的压扩技术。
最后,分析自适应压扩法降低PAPR的功能,并用matlab完成相关仿真。
2017/5/20 19:49:40 1.18MB 自适应压扩法 PAPR 峰均比 OFDM
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设计的人工智能重力四子棋的对抗AI,实现了α-β剪枝和较好的估价算法,有不错的功能。
2016/6/12 18:48:51 7KB 四子棋 人工智能 重力 AI
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Tensorflowimplementationof[DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks](http://arxiv.org/abs/1511.06434)whichisastabilizeGenerativeAdversarialNetworks.
2016/2/15 22:25:32 10.31MB 生成对抗网络
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CompanionrepositorytoGANsinAction:DeeplearningwithGenerativeAdversarialNetworks
2020/1/2 9:45:47 16.19MB Python开发-机器学习
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡