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  • CForms, by lars Berntzon (Stockholm, Sweden), is a tool for building interactive forms-driven applic

    CForms, by lars Berntzon (Stockholm, Sweden), is a tool for building interactive forms-driven applications. CForms applications can run on nany type of library supported by the "curses" library. CForms uses a language-based design to define forms. An application may contain C source modules, field pictures, field definitions, literals, and events. CForms applications must be compiled with the CFC compiler and linked with the CFL linker.CForms runs on most Unix SYSV compatible platforms including SunOS, Dell-SVR4, and Diab SYSV.3. It requires a curses library and yacc or GNU Bison. CForms version 2.1 is now available as volume #402 in the CUG Library.

    標簽： forms-driven interactive Stockholm Berntzon

    上傳時間： 2013-12-20

    上傳用戶：himbly

  • TGPS 控件是利用串行端口連接全球衛星定位系統設備 ( GPS ) 取得地理位置信息的控件 ( 1.04 版

    TGPS 控件是利用串行端口連接全球衛星定位系統設備 ( GPS ) 取得地理位置信息的控件 ( 1.04 版，Delphi 3.0/4.0/5.0/6.0 版適用 )，作者 : lars Arvidsson。

    標簽： TGPS 1.04 GPS 控件

    上傳時間： 2014-11-22

    上傳用戶：manlian

  • 控件 CB6 COM通訊| ComPort Library version 3.10 | | for Delphi 3, 4, 5, 6, 7, 2005, 2006 | | and C++ Bu

    控件 CB6 COM通訊| ComPort Library version 3.10 | | for Delphi 3, 4, 5, 6, 7, 2005, 2006 | | and C++ Builder 3, 4, 5, 6 | | | | by Dejan Crnila 1998-2002 | | maintained by lars Dybdahl and Paul Doland

    標簽： ComPort Library version Delphi

    上傳時間： 2013-12-23

    上傳用戶：釣鰲牧馬

  • lars-機器學習

    最小角回歸英文原始paper，可以參考的地方很多

    標簽： lars 機器學習

    上傳時間： 2017-02-17

    上傳用戶：csckd

  • 論文-基于紅外熱成像技術的豬體溫檢測與關鍵測溫部位識別63頁

    論文-基于紅外熱成像技術的豬體溫檢測與關鍵測溫部位識別63頁摘要 實現豬體溫測量自動化有利于實時監測豬的健康狀況、母豬發情和排卵檢測等 生理健康狀況。本文采用紅外熱成像儀采集豬的紅外熱圖像，引入化學計量學建模 方法建立體表溫度、環境溫度與直腸溫度間的多元校正模型，同時提出兩種關鍵測 溫部位的自動檢測方法。主要結論總結如下： (1)建立了母豬體表溫度、環境溫度與母豬體溫之間的一元和多元線性回歸模型。研 究發現， 9個身體區域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(產O．34～0．68)，其中， 基于耳根區域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優，預測集相關系數RP與 均方根誤差RMSEP分別為0．66和0．420C。全特征模型相比一元線性回歸方程有更 好的預測效果，RP和RMSEP分別為0．76和O．370C。此外，應用特征選擇方法lars． Lasso確定了7個重要特征建立簡化模型，其校正集和預測集的R分別為0．80和 0．80，RMSEs分別為0．30和0．350C。 (2)將卷積神經網絡應用于生豬主要測溫部位(眼睛和耳朵區域)的直接分割。利用 python構建了四種不同結構的卷積神經網絡模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。對比分析4種卷積神經網絡模型的性能，結果表明U-Net．4網絡結構的分割 效果最優，平均區域重合度最高為78．75％。然而，當計算設備的計算力不夠時，可 以選用U．Net一3模型以達到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區域關鍵點的識別方法，將豬只主要測溫部位的檢測問題 轉變為主要測溫部位的定位問題。設計具有不同深度的卷積神經網絡架構A．E，得 出架構E最優。且當Dropout概率設置為0．6時模型效果最好，驗證集平均誤差和 預測集平均誤差分別為1．96％和2．65％。測試集單張豬臉關鍵點的預測誤差小于5％ 和10％的比例分別為89．5％和97．4％。模型能夠很好的定位豬臉關鍵點，用于豬只 體溫測量。 本文采用紅外熱像儀測量母豬體表溫度，通過化學計量學建模為非接觸母豬直 腸溫度測量提供了更準確、可靠的方法，同時提出兩種關鍵測溫部位的自動檢測方 法，有助于實現母豬體溫測量自動化，為生豬健康管理提供參考。

    標簽： 紅外熱成像技術

    上傳時間： 2022-02-13

    上傳用戶：jiabin

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