1.论文该不该强制开放源代码？那个曾经硬刚LeCun的论文论文女学者这样说
2.资料 | 再也不担心毕业设计怎么做了？1900套计算机专业毕设项目代码资料大合集
3.如何查看论文的源代码？
4.教你如何查询已发表论文的源代码
5.精选了61篇三维点云顶会论文及源码分享，含2023最新
6.（论文加源码）基于deap的源码源码四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU
论文该不该强制开放源代码？那个曾经硬刚LeCun的女学者这样说
论文的开放源代码：学术界的新常态与争议
学术界女强人Anima Anandkumar近日呼吁学术会议应强制要求投稿时必须公开代码，认为此举能带来多方面好处。大全大全Anima强调，免费不公开代码不仅对评审过程不友好，下载而且对科研人员不公平，论文论文消费积分源码限制了他们获取最新研究成果的源码源码能力。她举例说明，大全大全若某大团队发布论文，免费而科研人员需要复现结果时，下载公开代码能避免资源不足的论文论文问题，保证学术界竞争力。源码源码此外，大全大全Anima认为论文应具备问责机制，免费与医药行业的下载严格标准相呼应。她指出，公布代码能营造一个公平诚实的环境，从而提升论文的可信度。目前，AI行业已接受开源文化，但公开代码的强制执行标准亟待建立，以促进学术界公平与严谨。公开代码亦能降低行业门槛，鼓励深入研究，避免“AI寒冬”的出现。面对不公布代码的行为，Anima表示感到沮丧，但她未指名具体人士。大多数网友对此持反对态度，认为不公开代码是steam绘制源码论文造假的重要因素。然而，对于如何应对不提供开源代码的问题，有人分享了获取代码的心得。
资料 | 再也不担心毕业设计怎么做了？套计算机专业毕设项目代码资料大合集
对于计算机专业的学生们，面临毕业设计时可能会感到压力重重。但今天，我们为您提供了一个宝贵的资源库：套计算机专业毕设项目代码资料大合集，旨在帮助大家轻松应对毕业设计挑战。这个合集包含了丰富的项目代码样本，无论你是对哪种编程语言感兴趣，都能找到对应的支持。 具体来说，这里有：ASP项目：套
C语言：套
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Android项目源码：套
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Java swing管理系统源码：套
Java web项目（SSM整合）：套
Python源代码与开发文档：套
微信小程序设计：套
其他未分类：套
虽然展示的只是部分，但数量之庞大，相信能满足大多数人的需求。想要获取这些珍贵的资源，只需访问链接：pan.quark.cn/s/5ddc... 这些代码资料不仅提供了实际项目案例，还能帮助你理解和掌握专业技能，为毕业设计提供有力支持。赶紧收藏起来，让毕业设计不再成为难题吧！如何查看论文的源代码？
介绍两个用于查询论文源代码的网站并介绍一些常用的获取code的办法左上角输入名字，便会出来结果，然后点击code部分即可
如果是经典文章，那code往往网上一搜一大片，如果是比较新的文章，可以采用如下三种方法：
（1）在google搜索该论文的名称或者第一作者的姓名，找到该作者的个人学术主页。在他的pcos网站源码主页上看看他是否公开了论文的代码。
（2） 在google搜索该论文中算法的名字+code或者是某种语言，如python等。这是因为阅读这篇论文的科研人员不少，有的人读完会写代码并公布出来。
（3）邮件联系第一作者。
教你如何查询已发表论文的源代码
在探讨如何查询已发表论文的源代码时，我们首先需要了解计算机领域内这一操作的重要性。随着机器学习的蓬勃发展，深入理解论文中的技术实现与优化策略，往往需要直接查阅源代码。本文将指导你如何在期刊上找到并下载论文的源代码。
查找论文源代码的途径之一是访问Papers with code官网。这是个汇集了众多计算机科学论文的在线平台，通过这个平台，你可以方便地搜索和获取论文的PDF版本。
在官网上，输入论文的英文名称，点击搜索按钮。系统将返回一系列相关论文的列表。在列表中，你可以找到论文的在线查看地址（Paper），以及论文源代码的GitHub链接（Code）。
获取论文PDF时，只需点击Paper按钮，然后将显示的在线查看页面链接复制。随后，打开迅雷等下载工具，添加下载任务，将复制的完美源码论坛链接粘贴进去，即可开始下载。
获取论文源代码同样简单。点击Code按钮，即可跳转到论文源代码所在的GitHub页面。在这里，你可以直接下载代码，或者查看代码的最新更新情况。
综上所述，通过Papers with code官网，你能够轻松地访问到论文的PDF和源代码。这不仅有助于你深入理解论文中的技术细节，还能为实际应用和研究工作提供宝贵的资源。
精选了篇三维点云顶会论文及源码分享，含最新
三维点云技术在自动驾驶、机器人和增强现实等领域得到广泛应用。近年来，随着深度学习的发展，3D点云技术成为计算机视觉研究的热点，面临数据获取、处理、分析和应用的挑战。学姐整理了近三年各大顶会中关于3D点云的论文，共篇，供有志于发表论文的同学参考。 以下是其中几篇论文的简介： CVPR 1. Attention-based Point Cloud Edge Sampling (APES) 该文提出了一种基于注意力的点云边缘采样方法，通过提取轮廓上的显著点，在多个任务中表现出良好性能。 2. IterativePFN: True Iterative Point Cloud Filtering 作者提出了迭代点云过滤网络IterativePFN，它通过内部模拟真实的单词风暴源码迭代过滤过程，使用新颖的损失函数训练，能捕捉中间过滤结果之间的关系。 3. ULIP: Learning a Unified Representation of Language, Images, and Point Clouds 该文提出ULIP，通过预训练学习统一的多模态表示，克服训练三元组不足的问题，利用图像文本模型获得共享的视觉语义空间。 4. SCPNet: Semantic Scene Completion on Point Cloud 论文提出了改进语义场景完成性能的方法，包括重新设计完成子网络、设计师生知识蒸馏和使用泛光分割标签校正完成标签。 5. ACL-SPC: Adaptive Closed-Loop system for Self-Supervised Point Cloud Completion 该论文提出自监督的点云补全框架ACL-SPC，可进行同域训练和测试，无需合成数据，使用自适应闭环系统实现无先验信息的点云自监督补全。 6. Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds 论文提出一个端到端框架，学习视觉的人机交接控制策略，通过训练实现从模拟到真实的有效迁移。 7. PartManip: Learning Cross-Category Generalizable Part Manipulation Policy from Point Cloud Observations 该文构建了基于部件的跨类别物体操作基准，提出了专家示教和对抗学习方法，实现基于稀疏点云的通用跨类别物体操作策略学习。 8. PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object Detection 论文提出了跨模态自监督预训练框架PiMAE，通过交互、共享解码器和跨模态重建模块，提升点云和图像的表示学习。 9. Complete-to-Partial 4D Distillation for Self-Supervised Point Cloud Sequence Representation Learning 本文提出了一种4D自监督预训练方法，将4D表示学习表述为一个teacher-student知识蒸馏框架，提高学生模型的学习能力。 ICCV . Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions 该文提出了一个面向3D检测和分割模型鲁棒性的基准测试集Robo3D，旨在探究模型在非理想场景下的可靠性。（论文加源码）基于deap的四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU
研究介绍
本文旨在探讨脑电情绪分类方法，并提出使用一维卷积神经网络（CNN-1D）与循环神经网络（RNN）的组合模型，具体实现为GRU和LSTM，解决四分类问题。所用数据集为DEAP，实验结果显示两种模型在分类准确性上表现良好，1DCNN-GRU为.3%，1DCNN-LSTM为.8%。
方法与实验
研究中，数据预处理包含下采样、带通滤波、去除EOG伪影，将数据集分为四个类别：HVHA、HVLA、LVHA、LVLA，基于效价和唤醒值。选取个通道进行处理，提高训练精度，减少验证损失。数据预处理包括z分数标准化与最小-最大缩放，以防止过拟合，提高精度。实验使用名受试者的所有预处理DEAP数据集，以::比例划分训练、验证与测试集。
模型结构
采用1D-CNN与GRU或LSTM的混合模型。1D-CNN包括卷积层、最大池层、GRU或LSTM层、展平层、密集层，最终为4个单元的密集层，激活函数为softmax。训练参数分别为.和.。实验结果展示两种模型的准确性和损失值，1DCNN-LSTM模型表现更优。
实验结果与分析
实验结果显示1DCNN-LSTM模型在训练、验证和测试集上的准确率分别为.8%、.9%、.9%，损失分别为6.7%、0.1%、0.1%，显著优于1DCNN-GRU模型。混淆矩阵显示预测值与实际值差异小，F1分数和召回值表明模型质量高。
结论与未来工作
本文提出了一种结合1D-CNN与GRU或LSTM的模型，用于在DEAP数据集上的情绪分类任务。两种模型均能高效地识别四种情绪状态，1DCNN-LSTM表现更优。模型的优点在于简单性，无需大量信号预处理。未来工作将包括在其他数据集上的进一步评估，提高模型鲁棒性，以及实施k-折叠交叉验证以更准确估计性能。
论文源码实战轻量化MobileSAM，分割一切大模型出现，模型缩小倍，速度提高倍
MobileSAM是年发布的一款轻量化分割模型，对前代SAM模型进行了优化，模型体积减小倍，运行速度提升倍，同时保持了良好的分割性能。MobileSAM的使用方式与SAM兼容，几乎无缝对接，唯一的调整是在模型加载时需稍作修改。
在环境配置方面，创建专属环境并激活，安装Pytorch，实现代码测试。
网页版使用中，直接在网页界面进行分割操作，展示了一些分割效果。
提供了Predictor方法示例，包括点模式、单点与多点分割，以及前景和背景通过方框得到掩码的实现。此外，SamAutomaticMaskGenerator方法用于一键全景分割。
关于模型转换和推理，讲解了将SAM模型转换为ONNX格式，包括量化ONNX模型的使用方法。在ONNX推理中，输入签名与SamPredictor.predict不同，需要特别注意输入格式。
总结部分指出，MobileSAM在体积与速度上的显著提升，以及与SAM相当的分割效果，对于视觉大模型在移动端的应用具有重要价值。
附赠MobileSAM相关资源，包括代码、论文、预训练模型及使用示例，供需要的开发者交流研究。
欢迎关注公众号@AI算法与电子竞赛，获取资源。
无限可能，少年们，加油！
（论文加源码）基于连续卷积神经网络（CNN）（SVM）（MLP）提取脑电微分熵特征的DEAP脑电情绪识别
在本文中，我们采用连续卷积神经网络（CNN）对DEAP数据集进行脑电情绪识别。主要内容是将脑电信号在频域分段后提取其微分熵特征，构建三维脑电特征输入到CNN中。实验结果表明，该方法在情感识别任务上取得了.%的准确率。
首先，我们采用5种频率带对脑电信号进行特化处理，然后将其转换为**的格式。接着，我们提取了每个脑电分段的微分熵特征，并对其进行了归一化处理，将数据转换为*N*4*的格式。在这一过程中，我们利用了国际-系统，将一维的DE特征变换为二维平面，再将其堆叠成三维特征输入。
在构建连续卷积神经网络（CNN）模型时，我们使用了一个包含四个卷积层的网络，每个卷积层后面都添加了一个具有退出操作的全连接层用于特征融合，并在最后使用了softmax层进行分类预测。模型设计时考虑了零填充以防止立方体边缘信息丢失。实验结果表明，这种方法在情感识别任务上表现良好，准确率为.%。
为了对比，我们还编写了支持向量机（SVM）和多层感知器（MLP）的代码，结果分别为.%和.%的准确率。实验结果表明，连续卷积神经网络模型在DEAP数据集上表现最好。
总的来说，通过结合不同频率带的信号特征，同时保持通道间的空间信息，我们的三维脑电特征提取方法在连续卷积神经网络模型上的实验结果显示出高效性。与其他相关方法相比，该方法在唤醒和价分类任务上的平均准确率分别达到了.%和.%，取得了最佳效果。
完整代码和论文资源可以在此获取。
