本文主要讲一种稀疏表示下的特征相似度度量方法，叫做SIS Measure，该度量方法结合NBNN可以完成目标分类的任务，且对特征空间非聚集的特征分类有很好的效果。相关实验结果可参考文献[2]。本文主要是实现该方法时的一些简单的心得和代码，欢迎交流。 1.  实验步骤 1.1.  NBNN        首先阅读论文[1]，了解了非参数分类器的基本内容，如非参数分类器的优势在于：(1) 能自然

题目：点击打开链接 题意：有n个学生，m个政党，每个学生有支持的政党，但是如果你给他一些钱，他就可以给你想让他投的党投票，现在想付出最少的钱使得1政党有绝对优势（票数严格大于其他党）。 分析：有一种贪心策略是一直收买所需钱最少的学生直到符合条件，但是这样显然是有点问题的，有可能其实只用收买一个收钱多的使得他的政党失败就可以了。考虑枚举最终票数。枚举完票数就开始处理，把每个党超过这个票数且收钱最少

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进， 代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统 信号处理              图像处理

传染病传播模型 SISISSIRSIRSSEIR（相比较贴合新冠状病毒）SEIRS 在家闲着无事，搜了一些关于传染病模型的知识，在此做个总结。 SI 最简单的SI模型首先把人群分为2种，一种是易感者(Susceptibles)，易感者是健康的人群，用S表示其人数，另外一种是感染者(The Infected)，人数用 I来表示。 假设： 1、在疾病传播期间总人数N不变，N=S+

复习一下： 常见的传染病模型按照具体的传染病的特点可分为 SI、SIS、SIR、SIRS、SEIR 模型。其中“S”“E”“I”“R”的现实含义如下： S (Susceptible)，易感者，指缺乏免疫能力健康人，与感染者接触后容易受到感染； E (Exposed)，暴露者 ，指接触过感染者但暂无传染性的人，可用于存在潜伏期的传染病； I (Infectious)，患病者，指有传染性的病

在真实设备上运行的程序版本不同于我们在模拟器上运行的程序版本，在设备上运行的版本必须是GCCE版本或ARM版本。其中GCCE版本是用SDK 自带的编译器的，使用它不需要付费，而ARM版本是专门针对ARM 平台的，代码经过优化，性能优于GCCE版本的程序，但需要付费。 创建应用程序的GCCE 版本以后，需要创建一个Symbian 安装文件（.sis）。从本质上来讲，.sis文件只是一个压缩文件，

SIS系统备件3611E- TRICONEX数据通信模块3614E- 3624-3625-3636R特点品牌:TRICONEXP/ n：3614E目录描述: 增强型通讯模模块原产地:美国制造商:Triconex产品编号:3805H产品类型:模拟输出模块输出电流范围:4-20 mA输出(+6%超量程)点数:8个输出 电流环路，DC耦合类型:TMR，AO分辨率:12位输出精度:%3C0.25%(在4-

文章目录 Q Q Q-相关格Ajtai提出的单向函数（SIS）Regev提出的容错学习问题（LWE）详细规约证明讲解致谢 Q Q Q-相关格 密码学中通常使用符合以下2个性质的（随机）格 Λ \Lambda Λ构造具体方案： Λ ⊆ Z d \Lambda \subseteq \mathbb{Z}^d Λ⊆Zd是一个整数格； q Z d ⊆ Λ q \mathbb{Z}^

格密码基础（3）-SIS,LWE 这篇博文的主要内容是关于两个在现代格密码系统构造最基础的平均情况问题（SIS，LWE）以及他们的环变体（R-SIS，R-LWE）。 1.小整数解问题（SIS） 给定 m m m个 a 1 , … , a m a_1,\dots,a_m a1​,…,am​随机向量， a i ∈ Z q n a_i\in\mathbb Z^n_q ai​∈Zqn​。寻找一组

最近一个月在学习格密码，主要参考文献是A Decade of Lattice Cryptography，也就是格十年，加上网上查的一些资料和文献。借助这篇博客，把自己对格中两大重要问题，也就是SIS与LWE问题的认识，写出来，有助于以后的复习。 首先格中有三大困难问题，也就是最糟糕的困难问题，一个是SVP问题，也就是最短向量问题；还有CVP问题，也就是最近向量问题，最后一个是SIVP，叫最短独立