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该论文合集涵盖了2015年至2020年期间关于模型剪枝的研究成果，并已进行分类和整理。

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简介：
在模型剪枝研究领域，2015年至2020年的学术论文汇编，是根据GitHub上“awesome-pruning”项目所收集并整理的，囊括了该领域几乎所有重要的论文以及相关的综述文章。这些论文和综述已经按照不同的会议或期刊进行分类和重命名（例如，CVPR2020-论文名），内容十分详尽，因此强烈推荐大家下载阅读以深入了解该领域的最新进展。

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  • 模型剪枝（2015-2020）论文合集|已分类整理
    优质
    本合集汇集了2015年至2020年间关于神经网络模型剪枝方向的精选学术论文，按主题分类，便于研究者快速查找和学习。 模型剪枝领域的论文合集（2015-2020），根据GitHub上的awesome-pruning项目整理而成，涵盖了几乎所有的重要论文和综述，并已按类别分类并重新命名（如CVPR2020-论文名）。非常推荐下载阅读。
     
  • 我自己整理的关于剪枝和模型压缩的论文合集
    优质
    本论文合集由作者精心编制，聚焦于深度学习领域中的剪枝及模型压缩技术。涵盖多种方法与应用案例，旨在为研究者提供全面而深入的理解视角。 自己整理的剪枝和模型压缩论文合集。
     
  • 2015-2020年研究生数学建模竞赛优秀论文
    优质
    本合集收录了2015至2020年间全国研究生数学建模竞赛中荣获优异成绩的精选论文。每篇论文皆体现了参赛者在复杂问题解决、模型构建与算法创新方面的卓越才能，为相关领域的研究提供了宝贵的参考和借鉴。 2015年至2020年华为杯数学建模竞赛的优秀论文展示了参赛者们在解决复杂问题上的卓越能力与创新思维，这些论文涵盖了多个领域的实际应用案例和技术挑战解决方案。通过对历年获奖作品的研究分析，可以深入了解该赛事的发展趋势以及数学建模技术的进步和演变过程。
     
  • 2015-2019年关于基于深度学习的图像超分辨率算法的研究论文合集
    优质
    该文集收录了2015年至2019年间一系列探讨基于深度学习技术实现图像超分辨率处理的学术研究，涵盖多种创新方法与应用案例。 基于深度学习的图像超分辨率算法论文合集2015-2019 CVPR、ICCV、ECCV
     
  • 物联网(IOT)研究：2015年至2019年印度出版物的科学计量分析-研究论文
    优质
    本研究论文通过科学计量方法深入分析了2015至2019年间印度在物联网领域发表的研究成果，旨在揭示该国在此期间IOT科研活动的趋势和热点。 本论文基于Web of Science数据库，对印度五年内的物联网（IoT）研究进行了分析。主要目标是探讨所有物联网研究的科学计量学产出情况。为此，我们考察了研究成果与引用的增长、相对增长率及翻倍时间、出版物在各分支学科中的分布、国家和国际合作状况、高产机构及其贡献、活跃作者群体以及热门期刊和被引频次高的文献。在此期间，全球共发表了9680篇研究论文，印度则发表了其中的645篇；2015年至2019年之间发表的研究成果中，有588篇文章来自印度。排名前二十位的印度机构参与了本项研究，并且所分析的644份出版物几乎全部以英语撰写，仅有一篇是用德语完成的。
     
  • 关于Repast智能体模型与GIS集成的研究（2009年）
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    本研究探讨了将Repast智能体建模工具与地理信息系统(GIS)进行有效集成的方法和应用案例，旨在增强空间数据分析能力。 本段落介绍了Repast建模的基本流程，并探讨了用Repast构建的智能体模型与GIS集成的重要性及可行性。最后还概述了智能体模型和GIS集成的研究进展。随着研究不断深入，智能体仿真程序将在社会各个领域发挥越来越重要的作用。
     
  • Kickstarter项目详情：此数据集涵盖了2009年至2017年间发起的Kickstarter项目的相关信息...
    优质
    该数据集收集了2009至2017年期间在Kickstarter平台上启动的所有项目的数据，为研究众筹趋势和成功因素提供了宝贵的资源。 KickstarterProject详细信息：这个项目是在我出国学习期间完成的，并且涉及良好可视化的规则。它分为三个部分，所有这些部分都基于在Kickstart数据集上进行的可视化处理来进行简单的分析。所使用的数据集包含2009年至2017年开展的所有Kickstarter项目的相关信息和详细信息，包括金钱目标、承诺金额以及开始日期和截止日期等细节。
     
  • 基于最大间隔法的蠓虫分类模型研究 (2014年)
    优质
    本研究探讨了采用最大间隔法构建蠓虫分类模型的方法与效果，通过数据分析和实验验证，提出了一种高效的蠓虫识别技术。 针对两种蠓虫Af和Apf的鉴别分类问题，通过分析已知数据并讨论其分布图，在最大间隔法思想的基础上建立了相应的分类模型。对于非线性问题，则采用循环替代与数值计算方法处理，并得出了所给数据中的蠓虫分类结果。最后利用最大间隔法以及超平面的概念探讨了高维空间下的蠓虫分类问题。
     
  • 2015年研究生数学建模竞赛获奖论文集.rar
    优质
    该资源包含2015年度研究生数学建模竞赛中获奖的优秀论文集合，涵盖多个应用领域的数学模型和解决方案，为学习数学建模、参赛准备及学术研究提供了宝贵的参考材料。 《2015年研究生数学建模竞赛优秀论文选》包含ABCDE五个主题部分。