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搜索资源列表

  1. 兰青高速公路庆阳段建设的生态环境影响评价

  2. 为减小兰青高速公路建设庆阳段建设对环境的影响,采用野外调查和文献分析相结合的方法,对项目沿线生态环境现状进行了评价,重点对高速公路建设的生态环境影响进行预测评价,尤其是对沿线植被、野生动物及栖息地、土地利用、子午岭自然保护区影响进行预测评价,最后提出生态环境保护措施。研究表明:只要把公路建设与生态环境建设相结合,重视生态环境的保护与建设,就能降低公路生态环境的影响,为高速公路的建设提供有意借鉴。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：816128
    • 提供者：weixin_38680811

  1. 猪Utx慢病毒过表达/干扰载体的构建和病毒包装

  2. 猪Utx慢病毒过表达/干扰载体的构建和病毒包装 ，闫海龙，陈晓旭，Utx作为H3K27me2/3的去甲基酶，能够调控动物发育过程，并有着重要的生物学作用。根据NCBI提供的猪Utx 预测序列，扩增Utx的CDS区全长序列。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-14
    • 文件大小：613376
    • 提供者：weixin_38658568

  1. 03种群模型

  2. 国防科技大学数学建模培训课件，第三讲种群模型。 种群动态模型，种群动态一般指种群的消长以及种群消长与种群参数（如出生、死亡、迁入、迁出等）间的数量关系。数学模型即定量描述种群动态的数学公式；包括建立模型、根据模型进行预测、在实际中验证预测、修正原有模型、……如此反复使模型不断完善而更能接近实际。模型不仅有助于预测，而且对于无法进行实验的大规模的生态学系统，也可以通过模型在电子计算机上进行模拟实验。因而模型研究已成为生态学的一个重要研究方法种群模型 第三讲 主要内容:介绍动物群体的种群模型。 19

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-05-24
    • 文件大小：1006592
    • 提供者：qq_43181729

  1. matlab多目标跟踪算法及数据集

  2. 目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。 基于视觉的目标自动跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人、其他动物的运动进行跟踪，对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。 目标跟踪算法可以进行轨迹特征的自动分析和提取，以弥补视觉目标检测的不足，有效的去除错误的检测，增加遗漏的检测，为进一步的行为分析

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-04-06
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：qq_42617330

  1. 可行性报告模板

  2. 目录 目录 １ 第1章 项目总论 ６ §1.1 项目背景 ６ §1.1.1 项目名称 ６ §1.1.2 项目承办单位 ６ §1.1.3 项目主管部门 ６ §1.1.4 项目拟建地区、地点 ６ §1.1.5 承担可行性研究工作的单位和法人代表 ７ §1.1.6 研究工作依据 ７ §1.1.7 研究工作概况 ７ §1.2 可行性研究结论 ７ §1.2.1 市场预测和项目规模 ８ §1.2.2 原材料、燃料和动力供应 ８ §1.2.3 厂址 ８ §1.2.4 项目工程技术方案 ８ §1.2.5 环境保

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-04-08
    • 文件大小：348160
    • 提供者：xp9802

  1. 地震前兆宏观观测台系统解决方案

  2. 地震前兆宏观观测台系统解决方案：能够根据动物行为分析预测地震发生。

  3. 所属分类：Web服务器

    • 发布日期：2012-10-25
    • 文件大小：967680
    • 提供者：glmwxhly

  1. 牛脂生物柴油的生产，组成和燃料特性：以博茨瓦纳为例

  2. 在全球范围内，生物柴油被认为是发展可持续燃料来源的机会，特别是考虑到国际上减少温室气体排放的压力以及化石燃料的可得性和价格难以预测。 对于博茨瓦纳而言，生物柴油的内部发展可能标志着从依赖进口燃料产品的积极举措，提供可持续的就业机会和有助于减轻贫困的措施。 在当前的研究中，生物柴油是由动物脂肪合成的，并进行了燃料性能测试。 结果表明，生物柴油的产率为93％，是生物柴油燃料的典型化学成分，其燃料性能与石油柴油相当。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：951296
    • 提供者：weixin_38687277

  1. 陕北佳县地区深部石炭-二叠纪古生物地层特征研究

  2. 鉴于陕北佳县地区石炭-二叠系无地表出露,以深孔岩心中所含古生物化石资料为研究对象,在研究石炭-二叠系的基础上,论述了该时期古生物群的特征,建立该区域石炭-二叠纪植物、类、腕足动物以及牙形石生物地层组合带。该研究成果不仅完善与补充该区域古生物地层学的内容,而且服务于该区域成油与煤田预测等实际工作,具有很强的理论意义和一定的应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38624975

  1. 机器学习（1）——获取数据及数据预处理

  2. 机器学习（1）——获取数据及数据预处理 基本概念 机器学习教计算机执行人和动物与生俱来的活动：从经验中学习。 机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖 于预定方程模型。当可用于学习的样本数量增加时，这些算法可自 适应提高性能。 机器学习算法可从能够带来洞察力的数据中发现自然模式， 帮助您更好地制定决策和做出预测。医疗诊断、股票交易、 能量负荷预测及更多行业每天都在使用这些算法制定关键决策。 媒体网站依靠机器学习算法从数百万种选择中筛选出为您推荐 的歌曲或影片。零售商利用这些算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：300032
    • 提供者：weixin_38613640

  1. amc:用于分析人的步态阶段的源代码-Python source code analysis

  2. 两足机器人的步态相位检测 该项目包含论文源代码。 如果您使用代码或纸质材料，则必须注明出处。 描述 步态相位检测是步行周期规划的重要任务，因为步行的稳定性可以通过步态相位序列来估计。 开发了机器学习模型，用于检测给定姿势的支撑类型和步行步态相位，以用于通过阶段序列估算步行机器人的稳定性。 揭示了可以仅使用来自身体下部的标准化数据而没有脚趾的自由度与两足动物机器人的自由度相同的基于人体运动捕获数据的高质量模型。 在所有可用的运动捕捉数据梯度提升模型应用于支持类型预测的不同机器学习方法中，梯度提升模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：131072000
    • 提供者：weixin_42153691

  1. Whale_Sound_Classifier:这是鲸鱼声音分类器。 它使用声音采样，然后基于采样数据生成结果-源码

  2. Whale_Sound_Classifier 鲸鱼声音分类器是一种基于Web的声音分类器，可根据用户上传的音频文件对鲸鱼进行分类。 该分类器是使用带有某些参数超调的随机森林分类器构建的，到目前为止，该分类器可用于对3种鲸鱼进行分类-北方鲸，假虎鲸和虎鲸。 使用Flask服务器部署该项目。 该网站的起始页面为： 上载音频后，将对音频波进行采样，并使用机器学习来预测鲸鱼。 这是示例之一： 演示版 这是一个音频文件。 请注意，这是mp4格式的文件。 否则必须严格使用网站的.wav文件。 将

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：941056
    • 提供者：weixin_42100032

  1. 保持速度和距离以保持运动一致

  2. 在自然和人为的环境中，普遍观察到并利用了自治主体的凝聚性集体运动（聚集，蜂拥），因此，对其进行描述的最小模型至关重要。 在具有连续空间和时间的模型中，我们发现，如果两个粒子以大角度对称地到达平面中，则（i）径向斥力和（ii）朝固定的首选速度线性自推进足以使它们以较小的角度。 对于这种局部动量增益，不需要明确的速度对准，也不需要粒子的附着/吸引，非弹性或各向异性或非线性阻力。 在许多粒子遵循这些微观运动规则的情况下，我们发现它们的空间限制为具有周期性边界的正方形（这是一种间接的吸引形式），从而导致

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：289792
    • 提供者：weixin_38745859

  1. Computer-Vision-Image-Segmentation-Techniques-源码

  2. 计算机视觉图像分割技术 什么是图像分割？ 这里只有一个物体–狗。 我们可以建立一个简单的猫狗分类器模型，并预测给定图像中有一只狗。 但是，如果我们在一张图片中同时拥有猫和狗怎么办？ 在这种情况下，我们可以训练多标签分类器。 现在，还有一个警告-我们将不知道图像中任何动物/物体的位置。 那就是图片本地化进入图片的地方（没有双关语！）。 它有助于我们识别给定图像中单个对象的位置。 如果存在多个对象，那么我们将依赖于对象检测（OD）的概念。 我们可以使用OD预测每个对象的位置以及类。 那么图像分割是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42100188

  1. cat-localizer:通过BLE信标，ESP32和机器学习将猫本地化-源码

  2. 通过BLE信标，ESP32和机器学习将猫本地化 tl; dr / abstract 。 该系统可用于使用附着在物体上的蓝牙低功耗（BLE）信标，一组廉价的ESP32探测器和机器学习模型来对猫在建筑物中的位置进行定位。 怎么运行的 这是用于创建内部猫定位器的管道的概述。 实际上，它可以应用于任何动物（包括人类）或物体以及任何建筑物。 该系统的工作原理如下： 带有小BLE信标的猫正在发射BLE信号 BLE信号由位于此处和此处的ESP32进行检测； 他们正在测量BLE信标的信号强度。 每个ESP3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42163404

  1. Deeplearning4J：所有DeepLearning4j项目都在这里-源码

  2. 深度学习4J 该存储库不再维护。 我建议您检出存储库：（ ），但是该存储库中列出的示例仍然可以使用。 如果遇到任何错误，请确保将DL4j版本更改为最新版本。 如果仍然出现，请随时在此处发布问题。 一个Java深度学习存储库，其中包含从头开始的基于DL4J的项目。 到目前为止包括的项目： 使用标准前馈网络预测客户损失 使用CNN进行动物分类 使用Java进行超参数调整 桑坦德价值预测Kaggle挑战 无论是否使用GPU，请确保根据您的方便切换pom.xml更改。 1.使用标准前馈网络预测客户

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_42115003

  1. 保持速度和距离以保持运动一致

  2. 普遍观察到自治主体的凝聚性集体运动（成群，成群），并在自然和人为环境中加以利用，因此，对其进行描述的最小模型是必不可少的。 在具有连续空间和时间的模型中，我们发现如果两个粒子以大角度对称地到达平面中，则（i）径向斥力和（ii）线性自推向固定的首选速度就足以使它们达到以较小的角度离开。 对于这种局部的动量增益，不需要明确的速度对准，也不需要粒子的附着/吸引，非弹性或各向异性或非线性阻力。 我们发现，在许多微粒遵循这些微观运动规则的情况下，它们的空间限制为具有周期性边界的正方形（这是一种间接的吸引形

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：236544
    • 提供者：weixin_38732740

  1. ml-芝加哥-311-源码

  2. 他们何时会修复它？ 预测芝加哥的311React时间 是城市运行的电话和网络服务，芝加哥居民可以在该服务中提出非紧急请求，例如交通信号灯破裂，坑洼和流浪动物等问题。 芝加哥居民提交311服务请求后，该请求的状态将在在线门户上显示，以及该城市对请求完成所需时间的估计。 但是，除了“预计的完成时间可能会根据请求量，一年中的时间和其他因素而有所不同”的说法外，该市对完成时间估算的生成方式或准确性有多少透明性。 在此项目中，我们训练了模型，这些模型估计（1）完成311请求所需的时间，以及（2）是否在一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：122880
    • 提供者：weixin_42151373

  1. osparc-simcore：osparc-simcore仿真框架-源码

  2. osparc-simcore平台 所述SIM-CORE，名为o 2 S 2 PARC - Ø笔ön第保安局timulating P imulations eripheral甲ctivity至R elieveÇonditions -是SPARC程序的数据资源中心（DRC）的三个综合核中的一个。 o 2 S 2 PARC的目的是建立一个全面，可自由访问，直观且交互式的在线平台，以精确且可预测的方式模拟周围神经系统的神经调节/刺激及其对器官生理的影响。 为实现这一目标，该平台将包括最新技术以及具有逼

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42097208

  1. 更快的RCNN-源码

  2. 更快的RCNN：两阶段目标检测器 更快的RCNN是基于两阶段RCNN的对象分类器。 第一阶段涉及使用区域提议网络（RPN），该网络每个图像运行一次。 它负责： 分类锚框是否为对象 预测从锚框到提案框的转换。 第二阶段是RPN提议的每个区域运行一次。 它涉及： 裁剪功能：ROI池/对齐 将提案分类为背景或对象 预测从提案框到对象框的转换 对于此项目，COCO数据集的子集用于检测3种类型的对象：车辆，人和动物。 A部分：培训RPN 使用的锚点数量：1 用于RPN的骨干网 **中间层：**内

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42139871

  1. 用通俗易懂的方式剖析随机森林

  2. 随机森林是现在比较流行的一个算法。对于回归和分类问题有很好的效果。大家有可能有过这样的经历，辛辛苦苦搭好神经网络，最后预测的准确率还不如随机森林。既然随机森林这么好用，那它的内在的机理到底是什么呢？接下来将会用通俗易懂的方式讲一讲随机森林。1.什么是随机森林随机森林分解开来就是“随机”和“森林”。“随机”的含义我们之后讲，我们先说“森林”，森林是由很多棵树组成的，因此随机森林的结果是依赖于多棵决策树的结果，这是一种集成学习的思想。森林里新来了一只动物，森林举办森林大会，判断这到底是什么动物，每棵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38528086
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