小BN，大杀器

最新推荐文章于 2025-09-07 10:57:27 发布
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jinggegebuaa
关注
13、安全应用中的光电探测器：原理、类型与应用
assembly8low的博客
08-02 163
本文详细介绍了光电探测器的工作原理、主要类型及其在安全领域的应用。文章探讨了半导体光电探测器的材料选择、光探测机制、关键性能参数以及不同光谱区域的应用场景。重点分析了Hg₁₋ₓCdₓTe和石墨烯等材料在红外探测中的优势与挑战，为未来高性能光电探测器的发展提供了技术参考。
AndroidStudio解决问题的大杀器
hnlgzb的专栏
04-25 2470
把这两个文件删除就行
OBF database （心率和呼吸率数据集）
keyanxiaocaicai的专栏
04-17 7654
obf 数据集是一个新发布的心率测试集 这个数据集是想解决现有的两个问题： 1. 如何公平的评价现有的算法，目前的算法主要评测的是在MMSE-HR 和 2.Are the methods sufficently acurate for medical purposes? 这些方法是否足够准确地用于医疗目的？ 最关心的问题：这个数据集应该暂时还没有开源 ，数据之前申请 采集方法：（E...
数据挖掘/机器学习常用数据集
最新发布
jerrykorea的博客
09-07 1226
UCI 红酒品质数据集简介数据集名称：Wine Quality Data Set来源：由葡萄酒化学分析数据组成，收集自葡萄酒制造商。数据公开在UCI机器学习仓库中。数据集概述目的：预测红酒的品质评分（quality），根据其化学属性。数据特征：包含11个连续型的化学特性和一个品质评分标签。特征（输入变量）fixed acidity（固定酸）volatile acidity（挥发酸）citric acid（柠檬酸）residual sugar（残糖）chlorides（氯化物）
人脸数据库汇总
IP&ML&BD
12-26 1472
■Annotated Database (Hand, Meat, LV Cardiac, IMM face) (http://www2.imm.dtu.dk/~aam/) ■AR Face Database (http://cobweb.ecn.purdue.edu/~aleix/aleix_face_DB.html) ■BioID Face Database (http://ww
Deep Learning Methods for Remote Heart Rate Measurement:A Review and Future Research Agenda
m0_46792836的博客
11-15 7903
前言 本文为一片远程心率监测综述的总结复述，本文为作者第一篇试写博客，欢迎大家提出宝贵意见。 文章主要内容：1.简述了有关远程心率监测的基础知识与相关概念。2.讨论了基于深度学习的远程心率检测方法的几个最新进展，并根据模型体系结构和应用情况进行了分类。3.进一步详述了远程生理监测的相关现实应用，并总结了用于加速相关研究进展的各种常见资源。4.分析了研究成果的意义，并讨论了该领域未来发展方向的研究空白。5.简述与该领域有关的常见基础知识。 简介 心率(HR)是反映人体生理健康状...
PhysNet：Remote Photoplethysmograph Signal Measurement from Facial Videos Using Spatio-Temporal Netwo
weixin_45492599的博客
02-23 2066
现有研究表明HR可以利用rPPG技术从人脸视频中测得，但是对于AF等的医学应用，光知道HR是完全不够的，对于HRV来说从人脸检测准确的rPPG信号是很重要的。所以我们提出一种测量rPPG信号的方法，这是目前第一个使用深度时空网络来从面部视频中重建出精确rPPG信号的方法。在ground truth pulse curves的趋势一致性的约束下，我们的方法能重建出rPPG信号与精确的pulse peaks。
乘法器资源战争：LMS算法Verilog实现面积优化三大杀招
[乘法器资源战争：LMS算法Verilog实现面积优化三大杀招](https://change.walkme.com/wp-content/uploads/2023/11/What-Is-an-LMS-Implementation-Process_-1024x498.webp) # 摘要 本文系统研究了LMS（最小均方）...
YOLOv5算法进阶改进（2）— 引入可变形卷积模块 | 涨点杀器
小哥谈
11-13 1306
可变形卷积模块是一种改进的卷积操作，它可以更好地适应物体的形状和尺寸，提高模型的鲁棒性。本节课就给大家介绍一下如何在YOLOv5网络中引入可变形卷积模块，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈
批量归一化为何有效？深入解析BN加速收敛与提升泛化背后的机制
有没有一种技术，能像给网络装上一个“稳定器”和“导航仪”，让它不再被内部剧烈波动的信号所困扰？答案是肯定的——这就是 **批量归一化（Batch Normalization, BN）**。 自2015年Ioffe和Szegedy提出以来，BN迅速...
【四.图像分类技术体系】【1.里程碑模型详解：AlexNet/VGG/Inception】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-15 211
各位看官注意了！今天咱们要掀开计算机视觉发展史的封神榜，把图像分类领域的三位开山老祖——AlexNet、VGG、Inception扒得底裤都不剩！从网络结构到代码实现，从设计哲学到实战调参，保证你看完就能在简历上自信写上"精通经典CNN模型"！（狗头保命）
机器学习 数据集
01-04
很好的数据集，可以用来训练的数据。适合正在学习机器学习的筒子们
脉搏信号数据-HumanData1.rar
08-13
脉搏信号数据-HumanData1.rar 脉搏信号数据
CVD-Physiological-Measurement:通过交叉验证的特征解缠，基于视频的远程生理测量。 （ECCV2020口头）
05-18
CVD生理测量 这是纸张的源代码 （口服） ，于子，胡涵，李小白，山石光，赵国英2020年欧洲计算机视觉会议（ECCV）。 环境 该代码基于Matlab2018b，Python2.7和Pytorch 0.4.1 数据 有关VIPL-HR数据库，请参考。 可以使用访问VIP1-HR数据库的扩展版本（VIPL-HR-V2） 。 有关OBF数据库的更多信息，请联系 。 数据处理 MSTmap生成过程基于Matlab。 请参阅MSTmap_generation文件夹以获取更多信息。 同时支持 （81个地标）和 （68个地标）面部标志检测引擎。 训练 此代码只是培训过程的一个玩具示例。 提供了所有的网络结构和损耗。 您需要根据自己的数据调整数据加载器以及培训和测试功能。 接触 如果您对该项目有任何疑问或其他有趣的想法，请随时与我联系（ xuesong.niu@vipl.ict.ac.cn ）。
用户心跳数据集
11-27
1.txt记录的是某一个用户的心跳周期数据，每一个数值表示一次心跳的周期，单位是秒。例如，0.8表示用户当时的心跳间隙是0.8秒。心跳间期按照顺序存储
MMSE_Prediction2021
03-31
MMSE预测 一种自动系统，可根据对话访谈中的自由言语样本来预测反映个人认知健康状况的MMSE（迷你精神状态考试）分数。 该项目使用来自DementiaBank的Pitt语料库的数据以及来自ADDReSS挑战（ 的子集数据集，并且原始数据不可公开获得。 数据： 在数据文件夹中，我们已经保存了从实际对话记录和音频文件中预先提取纸张的预处理数据。 模型： -使用ADDReSS数据集的预处理数据，我们运行了一些传统的机器学习模型来预测给定测试集（SVR_model.py）上的MMSE得分。 （有关更多信息，请阅读发表在INTERSPEECH 2020上的论文）。 我们还使用基于深度神经网络的架构对MMSE分数的纵向预测模型进行了实验。 （model_longituidinal.py） 论文引文：Shahla Farzana *和Natalie Parde。 使用口头和非口头线索探索M
Remote Photoplethysmograph Signal Measurement from Facial Videos Using Spatio-Temporal Networks
m0_46792836的博客
02-25 4159
physnet在远程心率监测方向的应用
面部表情视频中进行远程心率测量：ICCV2019论文解析
吴建明wujianming_110117
04-03 3008
面部表情视频中进行远程心率测量：ICCV2019论文解析 Remote Heart Rate Measurement from Highly Compressed Facial Videos: an End-to-end Deep Learning Solution with Video Enhancement 论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content...
Multi-Task Temporal Shift Attention Networks for On-Device Contactless Vitals Measurement
m0_46792836的博客
11-23 2650
我们提出了一种基于视频和设备上的光学心肺生命体征测量方法。它利用了一种新颖的多任务时间转换卷积注意力网络(MTTS-CAN)，并在移动平台上实现实时心血管和呼吸测量。 我们在ARM CPU上评估我们的系统，在超过150帧每秒的运行速度下实现了最先进的精度，从而实现了实时应用。在大型基准数据集上进行的系统实验表明，我们的方法大大减少了(20%-50%)的误差，并能很好地跨数据集进行泛化。 计算机视觉用于远程心肺测量是一个新兴的领域;然而，现有的方法仍有改进的...
uc3842bn最小系统
02-02
### UC3842BN最小系统设计方案 UC3842BN是一款广泛应用于开关电源控制电路中的PWM控制器。为了构建其最小工作系统，需考虑几个关键组件及其参数设置。 #### 1. 输入电压范围设定 对于UC3842BN而言，启动所需的最低输入电压应高于欠压锁定阈值，即至少要达到16V才能正常开启操作[^2]。这意味着，在实际应用中，应当确保供电源能提供稳定且不低于此数值的工作电平。 #### 2. 反馈回路配置 反馈网络通常由电阻分压器构成，用来监测输出电压并将信号送回到IC内部比较器的一个输入端口。适当调整这些外部元件的阻值比例可以精确调节期望获得的稳态输出电压水平。 #### 3. 输出级设计考量 考虑到输出电流能力，根据公式 \(I_{mo}<\frac{3.75}{R_{set}}\) ，当希望获取较大的负载驱动功率时，则需要选取较小的\(R_{set}\)值；反之亦然。具体到本案例，默认情况下推荐采用约8.2kΩ 的电阻作为设定参考[^4]。 #### 4. 额外保护措施建议 尽管上述构成了最基础的功能模块组合，但在真实环境中还应该加入必要的过流、短路以及热关闭等功能以增强系统的可靠性与安全性。 ```c // 示例伪代码展示如何初始化并配置UC3842BN的关键寄存器（假设存在相应的API） void setup_uc3842bn() { set_input_voltage_threshold(16); // 设置启动所需最小输入电压为16V configure_feedback_network(); // 调整反馈网络使输出电压稳定在预期值 select_output_current_limiting_resistor(8200); // 使用8.2K欧姆电阻限制最大输出电流 } ```
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