针对群体情绪识别准确率的问题，结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），提出一种多流CNN-LSTM网络模型学习群体情绪的静态和动态特征。
以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入，利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析，得到的特征图直接输入LSTM网络，进行全局运动特征的学习。
最后连接Softmax分类器，对三个通道的Softmax输出进行加权融合，得到分类结果。
实验结果表明，模型可有效地识别四种典型的群体情绪，且识别率高于已有算法，准确度（ACC）和宏平均精度（MAP）分别最高可达82.6%、84.1%。
以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入，利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析，得到的特征图直接输入LSTM网络，进行全局运动特征的学习。
最后连接Softmax分类器，对三个通道的Softmax输出进行加权融合，得到分类结果。
实验结果表明，模型可有效地识别四种典型的群体情绪，且识别率高于已有算法，准确度（ACC）和宏平均精度（MAP）分别最高可达82.6%、84.1%。
2023/9/29 1:55:43
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特点高达800mA的可编程充电电流无需MOSFET、检测电阻器或隔离二极管用于单节锂离子电池、采用ThinSOTTM封装的完整线性充电器恒定电流/恒定电压操作，并具有可在无过热危险的情况下实现充电速率最大化的热调节功能*直接从USB端口给单节锂离子电池充电精度达±1%的4.2V预设充电电压用于电池电量检测的充电电流监控器输出*自动再充电充电状态输出引脚C/10充电终止停机模式下的供电电流为25µA2.9V涓流充电门限(LTC4054)可提供无涓流充电器件版本(LTC4054X)软起动限制了浪涌电流采用5引脚SOT-23封装
2023/9/28 20:21:29
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将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。
2023/9/28 10:40:45
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TPS54160加共模电感实现+-15V双输出电源AD设计硬件原理PCB+封装库
2023/9/28 4:01:16
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控制系统的零动态是系统的一种内部动态品质，其行为与系统的许多性质相联系，如系统的稳定性，反馈镇定与输出跟踪等。
针对一类非线性微分代数系统，提出了输出零子流形和零动态的概念。
利用M-导数方法，探讨了此类系统的输出零子流形的性质，并给出了此类系统的输出零子流形和零动态算法，也讨论了该算法的一些性质。
最后，给出一个例子说明如何利用系统的零动态来讨论系统的反馈稳定化问题。
针对一类非线性微分代数系统，提出了输出零子流形和零动态的概念。
利用M-导数方法，探讨了此类系统的输出零子流形的性质，并给出了此类系统的输出零子流形和零动态算法，也讨论了该算法的一些性质。
最后，给出一个例子说明如何利用系统的零动态来讨论系统的反馈稳定化问题。
2023/9/28 0:43:35
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外业采集得到的管线数据，采用元测移动管线调查系统，管调通软件，APP，导入到元测管线成图软件，进行成图和成果输出。
基于CAD2008/2010.
基于CAD2008/2010.
2023/9/28 0:20:55
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高功率固体激光器工作在高重复频率时，增益介质因热量的沉积而发生热畸变，导致激光输出波前发生变化。
为此，利用相干调制成像技术通过记录单幅衍射光斑实现输出光场的波前测量，获得了放大器工作在1,5,7Hz频率时光学元件的热畸变相位。
实验结果显示，随着工作频率增大，热量向中心区域集中，热沉积效应明显增加了波前变化。
为此，利用相干调制成像技术通过记录单幅衍射光斑实现输出光场的波前测量，获得了放大器工作在1,5,7Hz频率时光学元件的热畸变相位。
实验结果显示，随着工作频率增大，热量向中心区域集中，热沉积效应明显增加了波前变化。
2023/9/27 18:09:32
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（1）从键盘读入一个合法的算术表达式，输出正确的结果。
（2）显示输入序列和栈的变化过程。
（3）考虑算法的健壮性，当表达式错误时，要给出错误原因的提示
（2）显示输入序列和栈的变化过程。
（3）考虑算法的健壮性，当表达式错误时，要给出错误原因的提示
2023/9/27 15:28:50
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使用MATLAB语言仿真实现OFDM基带信号在频率选择性衰落信道条件下的发送与接收。
仿真系统构成：信号输入（为随机比特流）、OFDM调制、仿真信道传输、OFDM解调、信号输出（可能存在误码的比特率）；
仿真分析内容：根据输入、输出比特流计算不同信噪比条件下的误码率，并绘制曲线。
对调制的要求：OFDM调制的子载波间隔为15KHz，循环前缀长度及子载波数目可调，各子载波使用QPSK调制。
其它要求： 信道采用3GPPTS36.101给出的ETU300Hz多径信道，并在其上叠加一个信噪比可调的白噪声。
在附录中表2.1-1~表2.1-4和表2.2-1给出的ETU300Hz多径信道了参数。
能够查看并解释从输入到输出沿路各点信号的时域波形和频域特性图；
能够绘制误码率随信噪比变化的曲线。
设计梳妆或者块状导频并在接收端完成信道估计与补偿，并与没有信道估计情况下的性能进行分析比较。
仿真系统构成：信号输入（为随机比特流）、OFDM调制、仿真信道传输、OFDM解调、信号输出（可能存在误码的比特率）；
仿真分析内容：根据输入、输出比特流计算不同信噪比条件下的误码率，并绘制曲线。
对调制的要求：OFDM调制的子载波间隔为15KHz，循环前缀长度及子载波数目可调，各子载波使用QPSK调制。
其它要求： 信道采用3GPPTS36.101给出的ETU300Hz多径信道，并在其上叠加一个信噪比可调的白噪声。
在附录中表2.1-1~表2.1-4和表2.2-1给出的ETU300Hz多径信道了参数。
能够查看并解释从输入到输出沿路各点信号的时域波形和频域特性图；
能够绘制误码率随信噪比变化的曲线。
设计梳妆或者块状导频并在接收端完成信道估计与补偿，并与没有信道估计情况下的性能进行分析比较。
2023/9/27 10:25:49
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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。
2024-04-09 15:03
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