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  1. 基于灰度共生矩阵特征图像的织物疵点检测方法

  2. 提出一种由灰度共生矩阵生成相应特征图像的算法，进行了图像分割和织物疵点检测。先将织物疵点图像进行灰度级量化至16级，再提取0°，45°，90°，135°四个方向上的灰度共生矩阵，通过计算灰度共生矩阵中的熵、相关性、对比度、差异性、逆差矩共五种特征值并生成相应的特征图像，对常见的5种织物疵点进行了分割检测实验。实验结果证明基于灰度共生矩阵生成特征图像的检测算法是一种检测效果良好的疵点检测方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38692666

  1. 3 1-3机器人的基本构成、机器人与人、机器人的研究方向.ppt

  2. 机器人的相关资料设计 往年笔试共分为3门，分别为英语、数学和一门自选专业课，其中自选专业课是指在指定的几门专业课中任选一门参加考试，主要有算法、控制以及模式识别等，专业课的选择对于最终的选拔没有任何影响，因此考生可以根据自己的知识基础自由选择。此外数学包括矩阵论和概率论与数理统计两门课，各占50%，从近十年的情况来看，一般矩阵论难度较大，至少会出一道证明题，一般都是书上的定理证明，而概率论与数理统计则难度较小，主要以计算题为主，难度基本为本科期末考试水平。英语为中国科学院统一命题，难度较大，一般

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-11-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：angela19880801

  1. EDA/PLD中的Spartan-3器件内部互连结构和交叉矩阵

  2. Spartan-3器件采用可编程高性能的分段路由结构，特殊的交换矩阵保证了其内部的路由，使延时可预测。基于矢量的内部互连和分段连接特性，使任何方向相邻的CLB模块之间具有相同的延时和性能。Spartan-3器件内部所有的功能单元，如块存储器、乘法器模块、DOM模块、CLB和IOB等。每个功能单元与一个或多个交换矩阵组成一个互连块都需通过这个交换矩阵实现内部互连，如图1所示。 　　图1 4种不同的互连块 　　Spartan-3器件提供丰富的布线资源，这些资源具有不同的功能、互连特性和延时，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-17
    • 文件大小：142336
    • 提供者：weixin_38675232

  1. 2020四级人工智能自然语言处理与识别方向模拟卷/上海市高等学校信息技术水平考试试卷/四级人工智能

  2. 2020年上海市高等学校信息技术水平考试试卷 四级 人工智能（自然语言处理与识别方向 模拟卷） （本试卷考试时间 150 分钟） 一、单选题 ( 本大题 15 道小题 ，每小题 1 分，共 15 分），从下面题目给出的A、B、C、D四个可供选择的答案中选择一个正确答案。 1.在回归模型中，下列____在权衡欠拟合和过拟合中影响最大。 A.多项式阶数 B.更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降 C.使用常数项 D.增加数据量 2.A和B分别代表两个事件，如果P(A, B)降低，同时P

  3. 所属分类：软考等考

    • 发布日期：2020-12-07
    • 文件大小：56320
    • 提供者：qq_36866850

  1. 2020四级人工智能语音识别方向模拟卷/上海市高等学校信息技术水平考试

  2. 2020年上海市高等学校信息技术水平考试试卷 四级 人工智能（语音识别方向 模拟卷） （本试卷考试时间 150 分钟） 一、单选题 ( 本大题 15 道小题 ，每小题 1 分，共 15 分），从下面题目给出的A、B、C、D四个可供选择的答案中选择一个正确答案。 1.在回归模型中，下列____在权衡欠拟合和过拟合中影响最大。 A.多项式阶数 B.更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降 C.使用常数项 D.增加数据量 2.A和B分别代表两个事件，如果P(A, B)降低，同时P(A)上升

  3. 所属分类：软考等考

    • 发布日期：2020-12-07
    • 文件大小：53248
    • 提供者：qq_36866850

  1. Python numpy矩阵处理运算工具用法汇总

  2. numpy是用于处理矩阵运算非常好的工具。执行效率高，因为其底层是用的是C语句 使用numpy,需要将数据转换成numpy能识别的矩阵格式。 基本用法: numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 名称描述 object数组或嵌套的数列 dtype数组元素的数据类型，可选，例如：int64,int16,int32,float64等，位数越高，精度越高，但也

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38653691

  1. 通信与网络中的浅谈光纤无源器件技术的概况及发展方向

  2. 光纤无源器件是光纤通信系统中的重要组成部分。按其功能分类，有光纤连接器、光纤耦合器、波分复用器、光开关、光衰减器、光隔离器和光环行器等。光纤通信系统正在向接入网、宽带网、密集波分复用系统和全光网方向发展，对光纤无源器件的技术提出了新的更高的要求。因此，如何把握光纤无源器件的技术发展方向，以适应市场的需求，已成为业内人士所关注的问题。本文首先介绍光纤无源器件的技术概况，然后就光纤无源器件的技术发展方向，概括地说，就是光纤连接器的小型化、光纤耦合器的宽带化、波分复用器的密集化、光开关的矩阵化以及光纤

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：119808
    • 提供者：weixin_38634037

  1. Python使用迭代器打印螺旋矩阵的思路及代码示例

  2. 思路 螺旋矩阵是指一个呈螺旋状的矩阵，它的数字由第一行开始到右边不断变大，向下变大， 向左变大，向上变大，如此循环。 螺旋矩阵用二维数组表示,坐标(x,y),即(x轴坐标，y轴坐标)。 顺时针螺旋的方向是->右,下,左,上,用数值表示即是x加1格(1,0),y加1格(0,1),x减1格(-1,0),y减1格(0,-1)。 坐标从(0,0)开始行走,当超出范围或遇到障碍时切换方向。 螺旋矩阵的打印首先要对n*n的数组进行赋值，根据规律可以看出，每一层都是按照右->下->左->

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38660802

  1. LeetCode 766. 托普利茨矩阵

  2. 1. 题目 如果一个矩阵的每一方向由左上到右下的对角线上具有相同元素，那么这个矩阵是托普利茨矩阵。 给定一个 M x N 的矩阵，当且仅当它是托普利茨矩阵时返回 True。 示例 1: 输入: matrix = [ [1,2,3,4], [5,1,2,3], [9,5,1,2] ] 输出: True 解释: 在上述矩阵中, 其对角线为: "[9]", "[5, 5]", "[1, 1, 1]", "[2, 2, 2]", "[3, 3]", "[4]"。 各条对角线上的所有元素均相同

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38522323

  1. 由方向余弦矩阵计算姿态四元数

  2. 由方向余弦矩阵计算其对应的四元数。四元数第一位为标量部分，后三位为矢量部分。考虑了四元数的两值问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-29
    • 文件大小：992
    • 提供者：BeingStation

  1. c++ 二维字符矩阵，字符串查找

  2. 这个项目一个区块链合作项目方发过来的水平测试题目，题目要求是：输入去掉空格，转换为大写字母，横向、纵向、对角线，以及相反方向去匹配，是否匹配到字符串。 题目内容： 按照如下示意图，在二维矩阵中查找字符串 设计方法有两种： 字符比较 字符串比较 备注：第一版本时，我认为爬虫的方法不如字符串匹配的方法高效，因此我用了第二种方法。但是项目方回复的消息说60行也能搞定，因此处于工程师的荣耀，我写了第二版本的代码。 采用第一种方法时，参照爬虫设计思想 字符比较+递归version1 #include

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：232448
    • 提供者：weixin_38543950

  1. matlab用邻接矩阵画加权无向图

  2. 这里有一点一定要注意，因为为无向图，因此邻接矩阵一定要是关于对角线对称的，即Aij=Aji（且对角线上元素Aii=0），两点之间相互无向连接，有向图可以不为对称矩阵（有方向） 方法及函数： 1.推荐matlab一个图论很好用的包Graph and Network Algorithms，官网有函数介绍https://www.mathworks.com/help/matlab/graph-and-network-algorithms.html 这里搬一个知乎很不错评论的demo，仅供参考（参考链接文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：147456
    • 提供者：weixin_38663036

  1. 基于多特征协方差矩阵的图像匹配算法

  2. 针对灰度及红外图像的匹配过程中经常出现的一些问题,如缺乏丰富的目标特征、易遭受复杂背景及噪声等外界因素干扰、目标出现放大缩小或偏转等,抽取目标图像的梯度幅值与方向,腐蚀与膨胀以及信息熵等特征,通过协方差矩阵将其融合在一起,构成新的特征模型.通过全图遍历求取矩阵间相似度距离的方法找到最佳匹配重心,将新方法与其它3种已有的匹配方法进行了对比说明.实验结果表明:在灰度图像匹配时新方法准确率高、鲁棒性好,同时也可以应用于红外图像中,满足了在一些条件下提高匹配准确度的要求.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：984064
    • 提供者：weixin_38529239

  1. 通过低秩加稀疏矩阵分解的到达方向跟踪

  2. 通过低秩加稀疏矩阵分解的到达方向跟踪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：937984
    • 提供者：weixin_38609571

  1. 非局部特征方向的图像插值研究。

  2. 提出了一种非局部的特征方向图像插值方法，有效地保持了插值图像轮廓的光滑，抑制了图像边缘的模糊。这种方法把非局部的Hessian矩阵的特征向量视为图像特征方向，使图像能量泛函沿这个方向进行扩散，其扩散强度由图像Hessian矩阵特征值参与控制。它克服了传统方法以梯度方向指示图像特征方向的局部性，使图像能量泛函沿正确方向扩散，避免了对图像特征的模糊。数值实验结果显示，该方法既能很好地重建插值图像的边缘，又不会在插值图像中产生伪影或图像边缘失真。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38586942

  1. 基于时空矩阵和保形阵列的二维DOA和频率联合估计。

  2. 保形阵列中的每个元素都有不同的模式，这导致常规的高分辨率到达方向（DOA）算法的性能下降。本文提出了一种共形阵列的联合频率和二维DOA（2D-DOA）估计算法。延迟相关函数用于抑制噪声。利用空间采样和时间采样来构造空间时间矩阵。频率和2D-DOA估计是基于并行因子（PARAFAC）分析完成的，而无需频谱峰值搜索和参数配对。所提出的算法仅需要四个具有精确位置的引导元素即可估算频率和2D-DOA。其他仪器元件可以灵活地布置在载体的表面上。仿真结果证明了该算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38725086

  1. 基于正则化的与说话人相关的本机矩阵估计的说话人自适应

  2. 在有足够的适应性数据时，基于本机的说话人适应优于传统的最大似然线性回归（MLLR）和本征语音方法。 然而，当仅提供几秒钟的适配数据时，它会遭受严重的过度拟合。 在本文中，研究了各种正则化方法以获得更健壮的依赖于说话者的本征电话矩阵估计。 逐元素的l1范数正则化（称为套索）鼓励本征电话矩阵稀疏，从而减少了有效自由参数的数量并提高了泛化能力。 平方的l2范数正则化促进估计矩阵向零方向逐元素收缩，从而减轻了过度拟合的情况。 按列的非平方l2范数正则化（称为组套索）在列级别上像套索一样起作用，从而鼓励了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：287744
    • 提供者：weixin_38623080

  1. 关于方向余弦矩阵的注解.pdf

  2. 关于方向余弦矩阵的注解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_25787299

  1. 基于非因子化稀疏表示和误差矩阵估计的高光谱图像融合

  2. 具有非负约束的矩阵分解在高光谱图像融合中得到了广泛的应用。 尽管如此，对稀疏系数的非负限制限制了字典表示的效率。 针对这一问题，提出了一种基于非分解稀疏表示和误差矩阵估计的高光谱图像融合方法，用于同一场景下遥感高空间多波段图像与低空间高光谱图像的融合。 首先，专门采用一种有效的频谱字典学习方法来构建频谱字典，避免了矩阵分解的过程。 然后，使用非负约束的乘法器交替方向方法（ADMM）估计高空间多波段图像相对于学习的光谱字典的稀疏代码。 为了提高最终融合结果的质量，还提出了一种误差矩阵估计方法，该方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：643072
    • 提供者：weixin_38611230

  1. 基于四元数矩阵表示的彩色人脸图像LDA方法

  2. 为了缓解线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)方法在小样本情况下出现的矩阵奇异性问题,针对彩色人脸图像,利用其四元数矩阵表示模式,在人脸识别中引入基于四元数表示的二维LDA、双向LDA方法.这些方法充分利用了彩色图像的空间分布信息,通过在行、列方向降维提取图像的2DLDA、BDLDA特征,缓解了类内散度矩阵的奇异性问题.在FERET彩色人脸数据库及AR彩色人脸数据库上的大量实验证明,本文方法与基于四元数矩阵表示的2DPCA、BDPCA算法相比,识别性能均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：355328
    • 提供者：weixin_38620314
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