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信息系統(tǒng)

Asp.Net+SQL Server 2000的學生信息管理系統！有三個用戶權限

Asp.Net+SQL Server 2000的學生信息管理系統！有三個用戶權限，學生，系級和院級管理員！

標簽： Server 2000 Asp Net

上傳時間： 2013-12-10

上傳用戶：qunquan
Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố

Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.

標簽： Fortran 7855 7897 7885

上傳時間： 2013-12-25

上傳用戶：songrui
metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n

metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n. 4.1 Kh¸ i niÖ m: - Trong MATLAB d÷ liÖ u ® Ó ® a vµ o xö lý d íi d¹ ng ma trË n. - Ma trË n A cã n hµ ng, m cét ® î c gä i lµ ma trË n cì n  m. § î c ký hiÖ u An  m - PhÇ n tö aij cñ a ma trË n An  m lµ phÇ n tö n» m ë hµ ng thø i, cét j . - Ma trË n ® ¬ n ( sè ® ¬ n lÎ ) lµ ma trË n 1 hµ ng 1 cét. - Ma trË n hµ ng ( 1  m ) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n mét hµ ng. a11 a12 a13 ... a1m - Ma trË n cét ( n  1) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n 1 cét.

標簽： metricmatlab 203 184 tr

上傳時間： 2017-07-29

上傳用戶：來茴
有實際論文管理需求的學校進行論文管理的系統。系統的用戶信息和權限由系統管理員進行維護

有實際論文管理需求的學校進行論文管理的系統。系統的用戶信息和權限由系統管理員進行維護，有身份的用戶登錄系統進行論文、科技專著、學術報告的發布與管理工作，其他用戶都可以進行論文的查閱。要實現的功能包括兩個方面，一方面是管理員的管理功能，包括學院維護、系所維護、人員維護和角色權限維護，這一部分是系統管理的基礎，至關重要；另一方面是論文管理功能，包括發布論文和進行論文管理、發布科技專著和進行科技專著管理、發布學術報告和進行學術報告管理，

標簽： 論文用戶權限

上傳時間： 2017-08-22

上傳用戶：sz_hjbf
具有基礎數據模塊管理功能（包括院系管理

具有基礎數據模塊管理功能（包括院系管理，班級管理，學生管理，教師管理，課程管理，用戶管理功能），授課信息管理，成績管理，系統用戶管理等功能

標簽： 數據模塊

上傳時間： 2014-08-07

上傳用戶：qw12
最新的電能信息采集與管理系統

最新的電能信息采集與管理系統，DL698.34公變采集終端t特殊要求（送審稿）

標簽： 電能信息采集管理系統

上傳時間： 2014-01-08

上傳用戶：guanliya
神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究

神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應用對環境的感知，環境模型妁表示是非常重要的。未知環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足精度要求的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數據壓縮。基于網絡的這些特性，可采用K0h0n曲神經元的權向量來表示自由空間，其方法是在自由空間中隨機地選取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的分布形式學習過程如下：開始時網絡的權值隨機地賦值，其后接下式進行學習：，、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其中M(f1：神經元 1在t時刻對應的權值；a(∽ 謂整系數； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最大限度地表示一定的自由空間。神經元權向量的最小生成樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可以動態地定義成矩形、多邊形。神經元數量的選取取決于環境的復雜度，如果神經元的數量太少．它們就不能覆蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域如果節點妁數量太大．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個自由空間的學習，而不是學習最小框架空間。節點的數量可以動態地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物，就意味著沒有足夠的節點來覆蓋整十自由窯間，需要增加網絡節點來重新學習所 138一以為了收斂于最小框架表示，應該采用較少的網絡節點升始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問較大，就需要由二維結構表示。采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等通過學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路徑可利用樹的遍歷技術報容易地被找到在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲絡技術對多傳感器的信息進行融臺。由于單個傳感器僅能提供部分不完全的環境信息，因此只有秉甩多種傳感器才能提高機器凡的感知能力。 2 神經網絡在局部路徑規射中的應用局部路徑規刪足稱動吝避碰規劃，足以全局規荊為指導利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內

標簽： 神經網絡智能機器人導航

上傳時間： 2022-02-12

上傳用戶：qingfengchizhu
智能家居的標準與協議

家庭總線是智能家居實現的重要基礎．是住宅內部的神經系統．其主要作用是連接家中的各種電子、電氣設備．負責將家庭內的各種通信設備 ( 包括安保、電話、家電、視聽設備等 )連接在一起．形成一個完整的家庭網絡。日本是較早推動智能家居發展的國家之一，它較早地提出了家庭總線系統 (H O m e B u S S Y S t e m ，簡稱H B S ) 的概念．成立了家庭總線 (H B S )研究會．并在郵政省和通產省的指導下組成了H B S 標準委員會，制定了日本的H B s 標準。按照該標準， H B S 系統由一條同軸電纜和 4 對雙絞線構成，前者用于傳輸圖像信息．后者用于傳輸語音、數據及控制信號。各類家用設備與電氣設備均按一定方式與H B S 相連，這些電氣設備既可以在室內進行控制．也可在異地通過電話進行遙控。為適應大型居住社區的需要， 1 9 8 8 年年初，日本住宅信息化推進協會又推出了超級家庭總線 (S u p e r H0 m e B u s S y s t e m ，簡稱S - H B S ) ，它適用于更大的范圍．因為一個S - H B s 系統可掛接數千個家庭內部網。家庭智能化要求諸多家電和網絡能夠彼此相容．總線協議是其精髓所在，只有接 E l 暢通，家電才能 “ 聽懂 ” 人發出的指令，因此總線標準的物理層接口形式是智能家居亟待解決的重要問題之一。目前比較成型的總線標準協議主要是美國公司提出的，包括E c h e l o n 公司 I)~L o n W o r k s 協議、電子工業協會 (E I A ) 的C E 總線協議 (C EB u S ) 、 S m a r t Ho u s e L P 的智能屋協議和×一 1 0 公司的X 一 1 0 協議等。這些協議各有優劣。

標簽： 智能家居

上傳時間： 2022-03-11

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寶馬各車系維修培訓手冊教程大全，寶馬工程師資料合集

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標簽： LabVIEW 軟件應用實例

上傳時間： 2013-05-20

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Visual C++通信編程工程實例精解(附盤)(信息科學與技術叢書程序設計系列) PDF

Visual C++通信編程工程實例精解(附盤)(信息科學與技術叢書程序設計系列) PDF

標簽： Visual 通信編程工程

上傳時間： 2013-07-04

上傳用戶：eeworm