<s id="akkks"></s> 回溯（b a c k t r a c k i n g）是一種系統(tǒng)地搜索問題解答的方法。為了實(shí)現(xiàn)回溯，首先需要為問題定義一個(gè)解空間（ solution space），這個(gè)空間必須至少包含問題的一個(gè)解（可能是最優(yōu)的）。在迷宮老鼠問題中，我們可以定義一個(gè)包含從入口到出口的所有路徑的解空間；在具有n 個(gè)對象的0 / 1背包問題中（見1 . 4節(jié)和2 . 2節(jié)），解空間的一個(gè)合理選擇是2n 個(gè)長度為n 的0 / 1向量的集合，這個(gè)集合表示了將0或1分配給x的所有可能方法。當(dāng)n= 3時(shí)，解空間為{ ( 0 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 0 )，( 0 , 0 , 1 )，( 1 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 1 )，( 1 , 0 , 1 )，( 1 , 1 , 0 )，( 1 , 1 , 1 ) }。
標(biāo)簽： 搜索
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：jhksyghr
關(guān)于交互式設(shè)計(jì)中有關(guān)可穿戴的計(jì)算技術(shù)的發(fā)展趨勢
標(biāo)簽： 交互式 可穿戴 發(fā)展趨勢 計(jì)算技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-01
上傳用戶：開懷常笑
已知斐波那契數(shù)列的定義：F(1)=1,F(2)=1,F(i)= F(i-1)+ F(i-2) (i>=3),編寫求該數(shù)列前n項(xiàng)的子程序 實(shí)現(xiàn)了輸入一個(gè)數(shù)，然后將計(jì)算的結(jié)果保存在存儲(chǔ)器中
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：風(fēng)之驕子
設(shè)∑＝{α1, α2…… αn }是n個(gè)互不相同的符號(hào)組成的符號(hào)集。 Lk＝{β1β2…βk | βiЄ ∑,1≤i≤k}是∑中字符組成的長度為k 的全體字符串。 S是Lk的子集，S是Lk的無分隔符字典是指對任意的S中元素a1a2…ak， b1b2…bk. {a2a3…akb1, a3a4…akb1b2, ……, akb1b2… bk-1 }∩S=Φ。該算法算法，對于給定的正整數(shù)n 和k，計(jì)算 Lk的最大無分隔符字典。
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：waitingfy
該文檔為使用Android的無線可穿戴智能醫(yī)療監(jiān)護(hù)簡介文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間： 2021-11-13
上傳用戶：默默
應(yīng)用于可穿戴設(shè)備的皮膚溫度測量傳感器資料
標(biāo)簽： 傳感器
上傳時(shí)間： 2021-11-28
上傳用戶：kingwide
人口老齡化是世界各國正在面對的一個(gè)普遍問題。隨著我國老齡化程度的持續(xù)加劇，對于老年人群體的醫(yī)療資源投入會(huì)不斷提高。而與此同時(shí)，跌倒已經(jīng)成為老年人日常生活中最為常見的危險(xiǎn)行為活動(dòng)。所以，跌倒檢測系統(tǒng)的研究和應(yīng)用對降低老年人受到的身心傷害和醫(yī)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(jì)算機(jī)視覺的跌倒檢測技術(shù)在無干擾的場景下檢測較為有效，但其易受環(huán)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(jì)算的跌倒檢測技術(shù)受限于算法穩(wěn)定性和識(shí)別準(zhǔn)確率，系統(tǒng)的靈敏度和特異性難以同時(shí)得到保證。針對上述問題本文提出一種融合計(jì)算機(jī)視覺和可穿戴計(jì)算數(shù)據(jù)的跌倒檢測新的方法。首先，設(shè)計(jì)并開發(fā)了集成三軸加速度計(jì)、三軸陀螺儀和藍(lán)牙的活動(dòng)感知模塊，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)采集、傳輸人體活動(dòng)數(shù)據(jù)：其次，使用深度學(xué)習(xí)算法從攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)提取人體姿態(tài)特征數(shù)據(jù)：最后，對采集的人體活動(dòng)數(shù)據(jù)和姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化和時(shí)序化處理，設(shè)計(jì)了兩個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分別對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并將兩特征進(jìn)行特征層數(shù)據(jù)融合，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對融合數(shù)據(jù)進(jìn)行活動(dòng)本文搭建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)并進(jìn)行了算法測試，其中，本文跌倒檢測算法針對離線測試數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率為992%，平均敏感度為995%、平均特異性為99.8%：針對在線數(shù)據(jù)系統(tǒng)測試準(zhǔn)確率為98.9%、平均敏感度為99.2%、平均特異性為99.5%實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了利用計(jì)算機(jī)視覺和可穿戴計(jì)算數(shù)據(jù)融合的跌倒檢測具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。
標(biāo)簽： 視覺圖像 數(shù)據(jù)融合
上傳時(shí)間： 2022-03-14
上傳用戶：bluedrops
在可穿戴技術(shù)高度被關(guān)注的今天，可穿戴技術(shù)與最熱開源硬件Arduino碰撞到一起，進(jìn)發(fā)閃亮的火花——LilyPad。LilyPad是Arduino官方出品的一款為可穿戴和電子織設(shè)計(jì)的微控制器板。除了微控制器之外，它還提供了配套的一系列外設(shè)，如LED、振動(dòng)馬達(dá)、蜂鳴器以及三軸陀螺儀等。在本教材中，針對LilyPad的特點(diǎn)和定位，以不同于其他Arduino系列控制板的入式對LilyPad是什么，以及它可以做什么進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。最后，在教程中還實(shí)現(xiàn)了3個(gè)切實(shí)可用的項(xiàng)目。大家只要將他們縫紉起來小及硬/、特別是最后的POV手環(huán)，那是非常炫酷的。許多教材是在學(xué)習(xí)的同時(shí)做出項(xiàng)目，而本教材則更偏向在做項(xiàng)目t習(xí)。在做完所有這些項(xiàng)目之后，你的眼界將會(huì)被開闊，各種奇思妙想會(huì)接踵而至。你一定會(huì)有隊(duì)心yPad硬件上做出無限可能的設(shè)計(jì)。
上傳時(shí)間： 2022-07-05
上傳用戶：qdxqdxqdxqdx
基于LMT70的可穿戴設(shè)備的溫度傳感器參考設(shè)計(jì)原理圖PCB
標(biāo)簽： lmt70 可穿戴設(shè)備 溫度傳感器
上傳時(shí)間： 2022-07-21
上傳用戶：trh505
ST可穿戴傳感器設(shè)計(jì)資料,慣性傳感器白皮書,慣性傳感器白皮書,加速度傳感器
標(biāo)簽： 可穿戴傳感器
上傳時(shí)間： 2022-07-25
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