特點(diǎn)： 精確度0.05%滿刻度±1位數(shù) 可量測交直流電流/交直流電壓/電位計(jì)/傳送器/Pt-100/熱電偶/荷重元/電阻等信號(hào) 顯示范圍-19999-99999可任意規(guī)劃 具有自動(dòng)歸零或保持或開根號(hào)或雙顯示功能 小數(shù)點(diǎn)可任意規(guī)劃 尺寸小,穩(wěn)定性高
上傳時(shí)間： 2013-10-17
上傳用戶：lionlwy
特點(diǎn) 精確度0.05%滿刻度 ±1位數(shù) 可量測 交直流電流/交直流電壓/電位計(jì)/傳送器/Pt-100/荷重元/電阻 等信號(hào) 顯示范圍0- ±19999可任意規(guī)劃 具有自動(dòng)歸零與保持(開根號(hào))功能 具有9段線性折補(bǔ)功能 4組警報(bào)功能 15BIT 類比輸出功能 數(shù)位RS-485界面
上傳時(shí)間： 2013-10-12
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特點(diǎn) 精確度0.05%滿刻度 ±1位數(shù) 可量測交直流電流/交直流電壓/電位計(jì)/傳送器/Pt-100/熱電偶/荷重元/電阻 等信號(hào) 顯示范圍-19999-99999可任意規(guī)劃 具有自動(dòng)歸零或保持或開根號(hào)或雙顯示功能 小數(shù)點(diǎn)可任意規(guī)劃 尺寸小,穩(wěn)定性高
上傳時(shí)間： 2013-11-22
上傳用戶：dbs012280
特點(diǎn) 精確度0.1%滿刻度 ±1位數(shù) 顯示范圍-1999-+1999位數(shù) 可顯示與產(chǎn)生精密直流毫安電流,直流電壓 盤面電位計(jì)直接設(shè)定,操作簡易 尺寸小,穩(wěn)定性高
標(biāo)簽： 直流 電流 產(chǎn)生器 直流電壓
上傳時(shí)間： 2013-11-03
上傳用戶：xlcky
特點(diǎn) 精確度0.05%滿刻度 可顯示與產(chǎn)生精密直流毫安電流,直流電壓,頻率(脈波) 可模擬90度相位差脈波輸出功能 高解析度類比輸出功能(15bit DAC) 類比輸出范圍0至20.000毫安培(0至10.000伏特) 寬范圍頻率輸出功能10Hz至4KHz 寬范圍脈波輸出功能1至10000個(gè) 尺寸小,穩(wěn)定性高
標(biāo)簽： 微電腦 產(chǎn)生器 精密直流 電流
上傳時(shí)間： 2013-11-03
上傳用戶：yy_cn
特點(diǎn) 精確度0.05%滿刻度±1位數(shù) 可同時(shí)量測與顯示六組直流電壓/電流/Pt-100/熱電偶等信號(hào) 顯示范圍-1999-9999可任意規(guī)劃 輸入組數(shù)(1至6)可任意規(guī)劃 數(shù)位RS-485界面
上傳時(shí)間： 2013-10-14
上傳用戶：zwei41
特點(diǎn) 精確度0.05%滿刻度 ±1位數(shù) 可量測交直流電流/交直流電壓/電位計(jì)/傳送器/Pt-100/荷重元/電阻等信號(hào) 顯示范圍0- ±19999可任意規(guī)劃 數(shù)位化指撥設(shè)定操作簡易 具有自動(dòng)歸零與保持功能 4組警報(bào)功能 15BIT 類比輸出功能 數(shù)位RS-485界面
上傳時(shí)間： 2013-10-18
上傳用戶：dianxin61
設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于圖像檢索的地標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過捕捉地標(biāo)的視覺特征，幫助游客或使用者更好地理解圖像的內(nèi)容并同時(shí)提供圖像拍攝的地理位置信息。首先根據(jù)提取的SURF特征搜尋地標(biāo)在數(shù)據(jù)庫中的最優(yōu)匹配，然后根據(jù)最優(yōu)匹配結(jié)果給出輸入地標(biāo)在地圖中的位置。系統(tǒng)采用的層次化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和分級(jí)檢索方式，使得檢索效率比傳統(tǒng)的遍歷檢索方式提高30%。大量實(shí)驗(yàn)證明文中提出的算法具有魯棒性和高準(zhǔn)確性，該系統(tǒng)已在高校內(nèi)部地標(biāo)識(shí)別中測試使用成功。
標(biāo)簽： 圖像檢索 地標(biāo)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-12-29
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使用第二代身份證照片作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行人臉識(shí)別屬于典型的單樣本問題，由于沒有充分?jǐn)?shù)量的訓(xùn)練樣本，會(huì)造成常規(guī)的人臉識(shí)別算法識(shí)別率低下，甚至無效的問題。為此采用虛擬樣本生成方法，并針對(duì)遇到姿態(tài)變化較復(fù)雜的人臉時(shí)，識(shí)別率不高的問題，提出了一種新的多姿態(tài)的虛擬樣本生成方法，通過模擬人臉側(cè)向旋轉(zhuǎn)、俯仰和立體旋轉(zhuǎn)等增加有效的訓(xùn)練樣本，再使用魯棒性較好的HMM進(jìn)行人臉識(shí)別。在自建的身份證人臉庫上進(jìn)行測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法在一定程度上減弱了人臉姿態(tài)的變化對(duì)識(shí)別率的影響，并取得了較好的識(shí)別效果。
標(biāo)簽： 人臉識(shí)別 多姿態(tài) 虛擬樣本
上傳時(shí)間： 2013-10-17
上傳用戶：hanwu
針對(duì)目標(biāo)和背景具有空間連續(xù)性的特點(diǎn)，提出一種基于核密度估計(jì)和馬爾科夫隨機(jī)場的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法。首先利用核密度估計(jì)計(jì)算像素點(diǎn)屬于背景的概率密度，在特征向量中加入顏色空間運(yùn)動(dòng)矢量分量來提高對(duì)背景擾動(dòng)和光照變化的魯棒性；然后構(gòu)造馬爾科夫隨機(jī)場，提出一種馬爾科夫隨機(jī)場能量函數(shù)代價(jià)項(xiàng)的構(gòu)造方法，通過最小化其能量函數(shù)得到目標(biāo)分割結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法對(duì)背景擾動(dòng)和光照變化具有更好的魯棒性，錯(cuò)誤檢測率更低。
標(biāo)簽： 核密度估計(jì) 隨機(jī)場 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測
上傳時(shí)間： 2014-01-20
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