【标题】：“2013年高考英语二轮专题复习命题预测72”指的是针对2013年度高考英语复习的第二阶段，其中第72个重点是关于阅读理解的命题预测。
这可能是教师或教育机构为了帮助考生备考，根据历年高考趋势和常见考点，设计的一份模拟试题或复习资料，旨在提升考生的阅读理解能力和应试技巧。
【描述】：“2013年高考英语二轮专题复习命题预测72”暗示了这个阶段的复习侧重于对阅读理解部分的深入剖析和预测，通过模拟题的形式让学生熟悉题型，提高解题速度和准确率，为高考做好充分准备。
【标签】：“课件”表明这份资料可能以电子课件的形式存在，包含了文字、图像或者音频等多媒体元素，便于学生在线学习或下载使用。
【部分内容】：这部分内容讲述了一个关于奇迹和急救的故事。
11岁的Kevin Stephan在棒球比赛中被误打伤，心脏骤停，恰好一位名叫Penny Brown的护士在场，她利用自己的专业知识及时进行了心肺复苏，挽救了Kevin的生命。
康复后的Kevin成为了志愿者初级消防员，学习了急救技能。
几年后，在他17岁时，他在一家餐馆工作时，用他在童子军中学到的海姆立克急救法救了一位因食物噎住而窒息的女性顾客。
这个故事体现了急救知识的重要性，以及生活中的巧合和救助之间的联系。
综合这些信息，我们可以提炼出以下几个与高考英语复习相关的知识点：1. 阅读理解技巧：学生需要掌握如何快速阅读并理解文章的主旨，识别细节，理解作者的意图，以及进行推断和解决问题的能力。
对于这个故事，学生需要理解事件的发展、人物关系以及事件的意义。
2. 词汇积累：阅读理解涉及大量的词汇和短语，包括体育、急救、日常生活等领域的专业术语。
例如，“bat boy”（棒球队的小助手）、“Little League”（小联盟棒球）、“CPR”（心肺复苏术）等。
3. 句型分析：理解复杂句子结构是阅读理解的关键。
如文中描述事件发生的句子，需要学生能够理解其逻辑关系。
4. 应用文写作：可以借鉴故事中的叙述方式，学习如何描述事件，构建情节，以及如何通过细节展示人物性格和主题。
5. 实用英语：故事中的急救场景提醒考生，英语学习不仅限于理论，还可以涵盖实际生活中可能遇到的场景，如急救指令、紧急情况的描述等。
6. 文化背景知识：了解体育活动、急救知识等跨文化背景，有助于更好地理解文章和应对相关题目。
通过这样的复习，学生不仅可以提高阅读理解能力，还能培养对生活的观察力和人文关怀，同时学习到实用的生活技能。

根据算法原理自己编写的基本算法的代码，包括自己挑选的数据集，对算法准确率的测试

针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。

详细介绍了一种实际应用的集装箱号识别系统中的图像及字符的处理和分割过程。
在Matlab中实现定位后的图像处理及字符分割,达到了很好的分割效果,应用神经网络相关的BP算法,可以显著提高模式识别率。
图像、字母和数字分割准确率达到98%。

该资源是利用KNN算法对数据进行分类，以excel文件作为输入，能够针对患者的病症，得出他是否患有该病（准确率在70%左右）。
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利用tesseract_ocr实现对图片中汉字的识别，识别的准确率约为80%。

YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率，很详细的介绍

kdd2015年竞赛代码全公开，预测慕课辍学率，准确率达到了接近95%。

基于VIBE的运动目标检测，其根据随机采样原理进行背景建模，检测速度快，准确率高。

编程环境：Anaconda中的notebook；
利用三层神经网络实现MNIST数据库（CSV格式）的手写字符识别；
并且计算出识别的准确率

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。