激光诱导击穿光谱（LIBS）作为一种快速的化学组成分析技术，在冶金过程的原位、在线及远程分析方面展现了突出的应用前景和研究价值。
利用神经网络建立定标模型，结合LIBS技术对不同品种钢中的Mn和Si组分进行定量分析，研究了不同输入方式对神经网络性能的影响，并与光谱分析中常用的内标法进行对比。
结果表明，对于化学体系复杂的多基体钢的定量分析，神经网络定标法能够更充分利用光谱中的信息，有利于校正基体效应和谱线之间的干扰；
但是，神经网络的输入方式对网络性能具有重要影响，只有在合理选择输入方式下才能有效提高测量重复性和准确性。

IARSystems发布的visualState是基于UML状态机的建模工具，允许开发人员在状态机的层次上开发和调试，然后直接生成可用的C代码，尽量减少人工编码引进错误的可能。
对于复杂的逻辑，如果不使用层次状态机来剖析它的复杂性，而试图靠大脑if…else…直接编码，错误是难免的。
嵌入式系统很多用在涉及人身安全的领域，出现错误后果相当严重。
目前，visualState已经用在各种设备的开发中，包括取款机、红外夜视仪、阿帕奇直升机的部件等。
IARSystems还和SCIOPTA达成了合作协议，将IAR的工具和SCIOPTARTOS结合起来，共同聚焦于安全苛求的应用，提供通过国际电工委员会IEC61508标准认证的一站式的解决方案。
创业公司Axilica发布了EDA工具FalconML，帮助工程师从UML到SystemC，然后到FPGA或ASIC实现。
SoC（芯片上系统）的复杂度越来越高，基于C++、加上硬件扩展库的SystemC(http://www.systemc.org)成为新一代的设计语言。
2005年12月，SystemC通过IEEE标准协会的审查，取得IEEE1666标准，更值得我们投入精力去研究它。
《基于状态机的嵌入式系统开发》（21世纪高等学校嵌入式系统专业规划教材）内容简介基于状态机的嵌入式系统开发是当前流行、前景广阔的嵌入式系统开发方法。
本书是基于状态机的嵌入式系统开发的入门指导书，兼顾理论性与实践性，介绍了嵌入式系统及状态机的基础知识，同时加入了生动的实际案例程序。
　　本书内容分为3篇。
第1篇为引入篇，介绍状态机建模平台与入门实验；
第2篇为理论与实践篇，主要介绍了UML状态机理论基础、visualSTATE状态机和丁具链、visualSTATE状态机建模案例以及系统整合；
第3篇为创新没汁篇，具体讲述厂将visualSTATE牛成的代码集成到STM32的具体例广ATM取款机设计，并在最后展示了实际中——款车灯系统应用visualSTATE快速建模的过程。
　　本书由浅入深，循序渐进，适合刚接触基于状态机的嵌入式系统开发的初学者学习，也可作为大中专院校嵌入式相关专业本科生、研究生的教材，同时还可以作为从事嵌入式系统应用开发工程师的参考书。

2020年中国内地及香港IPO市场回顾与2021年前景展望

GAN及其在数字表演方向的应用前景，关正，丁刚毅，GAN（生成式对抗网络）是由GoodFellow在2014年提出的机器学习模型。
由于其通用性训练模型的适配延展性、辨别器快速收敛的能力以及在很�

在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。
Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。
在美团?大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。
大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算

BI行业的阻滞前景BI的汗青、普通以及未来首要BI厂商传统贸易智能以及未来贸易智能的差距大数据与贸易智能的松散

cass3d反对于多个cass版本，网盘链接自行下载。
联系瓜葛搜查（航天前景、清西岳维、eps、smart3d、pix4d、南方cass、cass10.1）

盘算机本领阻滞快捷,数字化已经成为社会的主流,数字信号处置本领是现代社会的弥留本领。
数字信号的使用极其普及,通讯、语音信号处置、图像信息处置、振动信号处置等方面都有数字信号处置本领的使用，数字信号处置下场无处不在，信息迷信已经渗透到齐全现代做作迷信以及社会迷信规模。
本文将扼要阐发数字信号处置本领的阻滞汗青,数字信号处置本领的特色,并且举例阐发数字信号处置本领的使用,末了对于数字信号处置本领前景举行展望。
可用于课程作业参考。

概率图模子是用图来展现变量概率依赖关连的实际，分为概率图模子展事实际，概率图模子推理实际以及概率图模子学习实际。
在家养智能、机械学习以及盘算机视觉等规模有宽敞重办奔放的使用前景。

稠浊高斯模子行为前景提取的matlab法度圭表标准，下场还不错如许有利于处置期间感兴趣前景提取的matlab法度圭表标准，行使帧差法实现的视屏前景提取前景提取的matlab法度圭表标准，行使帧差法实现的视屏前景提取

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。