汽车电机的分类，和优劣势的对比，成本，性能，控制，制造工艺

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

开发一种新型TiO2纳米线阵列干涉传感器。
首先,通过水热合成法在FTO导电玻璃表面制备了TiO2纳米线阵列薄膜。
然后,以此复合结构作为传感芯片,利用Kretschmann棱镜耦合结构,构建了基于Kretschmann结构的波长调制型薄膜干涉传感器。
最后,以氯化钠水溶液为待测液体介质研究了该传感器对环境介质折射率的灵敏性能。
结果表明:该传感器对1.3335~1.3604范围内的折射率有很好的响应。
TM模式下,在0~3%与3~15%浓度范围内,氯化钠浓度与该传感器的反射光强度分别呈现了良好的线性关系。
TE模式下,在0~3%浓度范围内,氯化钠浓度与吸收强度存在良好的线性关系,而波长基本不变;而在3~15%浓度范围内,随着氯化钠浓度的增加,波长逐渐红移,氯化钠浓度与波长也具有良好的线性关系。

英特尔8080核心仿真器，汇编器和调试器可在页面上在线尝试。
快速开始应用程序（包括仿真器，汇编器和调试器）无需任何服务器或数据库服务即可工作。
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LoadRunner是通过先记录并保存用户的实际操作过程、再模拟用户操作过程来测试系统性能的自动化负载测试工具。
它适用于各种体系架构，主要用于测试并发程序的性能（从软件配置主要测试用户数就可以看出）。
它能自动分析测试结果，产生丰富的图表。
能模拟成千上万用户实施并发负载及实时性能监测。

近⼏年随着数据保护、数据分析、数据访问的变⾰以及新业务的产⽣，⼤量的⾮结构化数据（视频、图像、⾳频、⽂档等）以年40%-60%的增长率快速增长，数据量在短时间内从TB规模跃升到了PB规模。
如何对如此⼤规模的数据进⾏存储已经成为当下必须要解决的问题。
随着新业务形态的变化，很多数据需要以更快的速度被获取，然后被进⼀步的重复利⽤，如⼤数据分析、AI、深度学习等。
传统的⽂件系统存储（如NAS）在应对PB规模甚⾄EB规模⾮结构化数据时出现了访问性能严重衰减、扩展性差、扩展经济效应低等诸多问题。
尤其在涉及到数据⾼可⽤时，通过利⽤传统的磁盘RAID/数据副本/镜像等技术时，会成倍的扩⼤化存储空

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联合身体分析和姿势估计网络（JPPNet）梁晓丹，龚科，沉和林亮，“观察人：联合的身体分析和姿势估计网络和一个新的基准”，T-介绍JPPNet是人类解析和姿态估计建立在之上的国家的艺术深度学习方法。
这个新颖的联合人类解析和姿态估计网络在端到端框架中结合了多尺度特征连接和迭代位置细化，以研究有效的上下文建模，然后实现彼此互利的解析和姿态任务。
这个统一的框架为人类分析和姿势估计任务实现了最先进的性能。
此发行版为T-PAMI2018接受的中报告的关键模型成分提供了一个公开可用的实现。
我们通过探索一种新颖的

CDS-OFDM雷达通信一体化波形设计，余小游，田丽佳，由于多载波波形已在通信中得到了广泛应用,在雷达中也表现出良好的性能,采用正交频分复用（OFDM）信号实现雷达通信一体化可以同时满

压缩感知作为一种新的信息处理理论，将传统的对信号的采样变为对信息的采样，测量矩阵是压缩感知的核心之一，在信号的压缩投影及重构过程中起着重要作用测量矩阵能够在投影测量时保持原始信号的重要信息，并可结合测量值重构出原始信号。
本课题研究了几种较为常见的测量矩阵构造方法，并通过编程进行了性能验证。

在2005年CVPR上，来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。
而这两位也通过大量的测试发现，HOG+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。
后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。
因此，HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。
在OpenCV2.0之后的版本，都有HOG特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去

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。