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地形可視化

  • 訊通公司開發的USB100 模塊具有以下優點: (1) 完全集成化的USB 接口模塊。 (2) 完全滿足USB1. 1 要求。 (3) 無須用戶編寫驅動程序。 (4) 8 位單片機總線接口,對

    訊通公司開發的USB100 模塊具有以下優點: (1) 完全集成化的USB 接口模塊。 (2) 完全滿足USB1. 1 要求。 (3) 無須用戶編寫驅動程序。 (4) 8 位單片機總線接口,對USB 接口的操作如同對外部 存儲器操作一樣方便。 (5) USB 模塊內部多達384 字節的發送緩沖區和128 字節 的接受緩沖區,滿足高速通信和單片機接口。 (6) 數據通信速率最高可達8Mbit/ s。 (7) 可靠性高,特別適合工業控制。

    標簽： USB 100 訊通 模塊

    上傳時間： 2013-11-27

    上傳用戶：banyou

  • BusinessSkinForm.v6.15漢化版支持delphi和BCB 一套支持Delphi的VCL庫

    BusinessSkinForm.v6.15漢化版支持delphi和BCB 一套支持Delphi的VCL庫，幫助你創建可換skins的程序，支持包括窗體、提示、許多標準和數據控件。你可以用專用的編輯器創建自己的skins

    標簽： BusinessSkinForm delphi Delphi 6.15

    上傳時間： 2014-11-28

    上傳用戶：2404

  • GM7113的IIC初始化程序

    GM7113的IIC初始化程序，有非常高的參考價值，可移值于ARM

    標簽： 7113 IIC GM 初始化程序

    上傳時間： 2017-08-24

    上傳用戶：fandeshun

  • 通訊化發展的基礎上

    通訊化發展的基礎上，聯網已過渡到可靈活組合的多級方式。

    標簽： 通訊 發展

    上傳時間： 2014-01-06

    上傳用戶：zsjzc

  • 通訊化發展的基礎上

    通訊化發展的基礎上，聯網已過渡到可靈活組合的多級方式。

    標簽： 通訊 發展

    上傳時間： 2014-01-13

    上傳用戶：hphh

  • 超聲波測距系統軟件設計采用模塊化設計

    超聲波測距系統軟件設計采用模塊化設計，由主程序、發射子程序、查蟓接收子程序、定時子程序、顯示子程序等模塊組成。該系統的主程序處于鍵控循環工作方式，當按下測量鍵時，主程序開始調用發射子程序、查詢接收子程序、定時子程序，并把測量結果用顯示子程序在液晶屏上顯示出來。 由于液晶要使用同一P3口，所以必須使用位操作，否則將導致LCD不能正常顯示。在系統還可以加入溫度傳感器來監測環境溫度，可進行溫度被償。為了增強系統的可靠性，應在軟硬件上采用抗干擾措施。

    標簽： 超聲波測距系統 模塊化設計 軟件設計

    上傳時間： 2013-12-27

    上傳用戶：jkhjkh1982

  • C#實現的圖像灰度化

    C#實現的圖像的灰度化程序，學習圖像處理相關的知識的可以下下來看一下，很基礎但是很有用。

    標簽： 圖像 灰度

    上傳時間： 2016-06-16

    上傳用戶：yangyatou

  • 模具鋼表面TD法制備碳化釩覆層的研究

    通過在工件表面形成一層高硬度的耐磨材料是提高工件耐磨，抗咬合，耐蝕等性能，從而提高其使用壽命的有效而又經濟的方法，TD覆層處理技術以碳化釩覆層為例，其表面硬度可達HV3200左右，較傳統的表面處理方法如滲碳HV~900；滲氮HV~1200；鍍硬鉻HV~1000；甚至滲硼HV 1200~1800等表面處理的硬度高得多，因此具有遠優于這些表面處理方法的耐磨性能。

    標簽： 模具 表面 釩

    上傳時間： 2018-01-30

    上傳用戶：yanjianwen

  • 可解釋的機器學習

    機器學習對于改進產品、過程和研究有著很?的潛?。但是計算機通常無法解釋他們的預測，這是采?機器學習的障礙。這本書是關于使機器學習模型及其決策可解釋的。 在探索了可解釋性的概念之后，你將學習簡單的、可解釋的模型，例如決策樹、決策規則和線性回歸。后??章重點介紹了解釋?盒模型的模型?關的?般?法，如特征重要性和累積局部效應，以及? Shapley 值和 LIME 解釋單個實例預測。 所有的解釋?法進?了深?說明和批判性討論。它們如何在?盒下?作的？它們的優缺點是什么？ 如何解釋它們的輸出？本書將使你能夠選擇并正確應?最適合你的機器學習項?的解釋?法。 這本書的重點是表格式數據 (也稱為關系數據或結構化數據) 的機器學習模型，較少涉及到計算機 視覺和?然語?處理任務。建議機器學習從業者、數據科學家、統計學家和任何對使機器學習模型 可解釋的?閱讀本書。

    標簽： 機器學習

    上傳時間： 2021-02-08

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  • 視覺圖像和可穿戴計算數據融合的跌倒檢測技術及應用

    人口老齡化是世界各國正在面對的一個普遍問題。隨著我國老齡化程度的持續加劇，對于老年人群體的醫療資源投入會不斷提高。而與此同時，跌倒已經成為老年人日常生活中最為常見的危險行為活動。所以，跌倒檢測系統的研究和應用對降低老年人受到的身心傷害和醫療成本具有顯著的意義。目前解決老年人跌倒檢測的方案仍存在許多不足。其中，基于計算機視覺的跌倒檢測技術在無干擾的場景下檢測較為有效，但其易受環境變化（如背景光線影響、人遮擋問題等）影響。此外，基于可穿戴計算的跌倒檢測技術受限于算法穩定性和識別準確率，系統的靈敏度和特異性難以同時得到保證。針對上述問題本文提出一種融合計算機視覺和可穿戴計算數據的跌倒檢測新的方法。首先，設計并開發了集成三軸加速度計、三軸陀螺儀和藍牙的活動感知模塊，實現實時采集、傳輸人體活動數據：其次，使用深度學習算法從攝像頭采集的圖像數據提取人體姿態特征數據：最后，對采集的人體活動數據和姿態數據進行規范化和時序化處理，設計了兩個深度學習網絡分別對數據進行特征提取，并將兩特征進行特征層數據融合，在此基礎上構建神經網絡對融合數據進行活動本文搭建了實驗平臺并進行了算法測試，其中，本文跌倒檢測算法針對離線測試數據的準確率為992%，平均敏感度為995%、平均特異性為99.8%：針對在線數據系統測試準確率為98.9%、平均敏感度為99.2%、平均特異性為99.5%實驗結果證明了利用計算機視覺和可穿戴計算數據融合的跌倒檢測具有較高的準確率和魯棒性。

    標簽： 視覺圖像 數據融合

    上傳時間： 2022-03-14

    上傳用戶：bluedrops

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