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哥德尔 艾舍尔 巴赫-集异壁之大成

dos版的 可能有错字但是 看得清 一本很有深度的书

哥德尔、埃舍尔、巴赫——集异璧之大成

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哥德尔·艾舍尔·巴赫：集异璧之大成

哥德尔·艾舍尔·巴赫：集异璧之大成

Godel Escher Bach an ternal golden braid (哥德尔、艾舍尔、巴赫：集异璧之大成)

Godel Escher Bach an ternal golden braid中文明集异璧之大成，非常经典的的科普书

哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异壁之大成Godel Escher Bach--an Eternal Golden Braid（高清中英文版）

哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异壁之大成Godel Escher Bach--an Eternal Golden Braid（高清中英文版）

Godel Escher Bach An Eternal Golden Braid

GEB-EGB《哥德尔 艾舍尔 巴赫：集异璧之大成》的英文版，打好目录标签

哥德尔证明 pdf 中文

《哥德尔证明》是第一本既面向学者又面向非专业人士，对哥德尔证明的主要思路和广泛含义作了易读的解释的书。内容简介《哥德尔证明》是第一本既面向学者又面向非专业人士，对哥德尔证明的主要思路和广泛含义作了易读...

弦论的哥德尔宇宙

哥德尔宇宙是直线和三维时空的直接积，我们称为Gα。 在本文中，我们证明了Gödel度量可以作为爱因斯坦-麦克斯韦-阿克西恩，爱因斯坦-普罗卡-阿克西恩或Freedman-Schwarz规范超重力理论中的精确解而出现。 最后一个...

哥德尔编码（数理逻辑）

数理逻辑中关于哥德尔编码的讲义，很实用，很有内涵

哥德尔证明-道格拉斯 R. 霍夫斯塔特

《哥德尔证明》是第一本既面向学者又面向非专业人士，对哥德尔证明的主要思路和广泛含义作了易读的解释的书。对任何具有逻辑和哲学品味的受过教育的人士来说，它提供了一个深入了解先前无法企及的论题的机会。 在...

哥德尔型时空中拓扑缺陷的量子影响

在这一贡献中，考虑了带有嵌入式宇宙弦的哥德尔型度量中Klein-Gordon方程的一些解。 找到了三个空间中标量粒子的量子动力学，它们的度量标准由不同类别的Gödel解描述，宇宙线穿过这些空间。 获得了Klein-Gordon算子...

哥德尔不完备定理.pdf

哥德尔不完备定理是数理逻辑及形式语言的一次突破（及灾难）

哥德尔公理有效性证明.rar

哥德尔公理有效性证明 这本书能有效说明数学是被发现的，还是发明的？ 你是否曾对π 中的数字排列如此混乱而感到困惑？为什 么 “圆的周长含有多少个直径的长度” 这样一个简单而又 自然的问题，竟导致这么一个玄奥...

对哥德尔不完备定理的一种理解

对哥德尔不完备定理的一种理解，丘志宏，，哥德尔不完备定理实际上包含了三个可能的命题：命题1，一个包括初等数论的形式系统是一致的但是是不完备的；命题2，一个包括初等�

哥德尔时空中的卡西米尔力及其可能引起的宇宙学不均匀性

对于有限温度下的标量场，计算了哥德尔宇宙中两个平行板之间的卡西米尔力。 可以观察到，当板块的间隔与时空旋转所给定的比例相当时，该力会相互排斥，然后接近零。 由于先前已经证明了宇宙可能在短时间内经历了Gö...

哥德尔型时空中标量和自旋半粒子的能量动量分布和相对论量子效应

在本文中，我们评估了使用Møller，Einstein，Landau-Lifshitz，Papapetrou和Bergmann-Thomson的不同复合体与拓扑琐碎的Gödel型时空相关的能量-动量分布。 此处获得的结果可能支持Cooperstock的能量本地化假设。...

R.斯穆里安的四个哥德尔式论证的无效性

R.斯穆里安的四个哥德尔式论证的无效性，杨六省，，目的 讨论

布朗斯-迪克理论中的哥德尔和哥德尔型宇宙

本文研究了Brans–Dicke（BD）标量-张量理论中Gödel和Gödel型解的存在条件及其主要特征。 研究了运动方程的一致性，因果关系违反和CTC（闭合的类似时间的曲线）的存在。 研究了宇宙常数和马赫原理对实现该模型的...

“哥德尔不完备定理”到底说了些什么1

“哥德尔不完备定理”到底说了些什么1

数理逻辑的光辉历程-莱布尼茨和哥德尔猜想的解决方案（含代码）

本文主要介绍数理逻辑的发展历程中的两位主要人物莱布尼茨和哥德尔。从莱布尼茨开始创造数理逻辑主要用代数方法处理古典形式逻辑的推理，到哥德尔的完全性定理与不完全性定理。

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

行人跌倒数据集（VOC格式）

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YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

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全新的SOTA模型YOLOv9

当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者，感谢大家的支持！