以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。

论文18篇，收集挑选过。
AJAX是将几种成熟技术结合在一起的交互式Web开发技术。

在一个10X10X10的三维空间，有一部分障碍物，从一端出发到另一端的最优路径。
规定在水平方向可以走斜线，在竖直方向只能走直线。
A*的启发式函数采用曼哈顿距离结合对角线距离。

这是本人花了半个月写出来的一个基于java编程和SqlServer数据库技术结合的Swing项目，是一个超市管理系统，里面包含着超市管理的基本业务流程，（员工管理，部门管理，商品管理，销售管理，）还包含数据库设计，数据字典，本超市管理系统，使用MVC的编程思想，希望对你的java学习有帮助。
数据库已分离好，下载后往SqlServer附加我的数据库文件，还有在MyEclipse导入我的项目就就可以使用了（注意我的SqlServer的密码可能和你的不一样，你要根据自己的密码修改我项目里面JDBC的密码，是写在一个db.properties文件的，打开就明白了，很容易改的），。
谢谢欣赏

请结合本人该篇博客进行理解：https://blog.csdn.net/weixin_44344462/article/details/88169565

研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.

数字频率计EDA课程设计用的和开发箱结合用的

研究正常生理条件蛋白酶的活化情况仍然存在很多困难，将蛋白酶荧光探针技术和基于各种光学平台的显微成像技术有机地结合起来，可以最大限度地记录活细胞生理条件下蛋白酶活性变化的时空信息。
综述了蛋白酶荧光探针技术及其与该类探针应用相关的新型显微成像技术在生物医学光子学领域的应用进展。

目的：通过调研目前教学管理系统中的成绩管理子系统，了解成绩管理子系统的业务流程；
通过分析比较，结合用户对成绩管理子系统的改进意见与实现情况，运用面向对象思想方法，设计和实现一个满足功能和性能，并有所创新的成绩管理子系统，以提高成绩管理的自动化、友好性等。
本系统基于.NET平台和SQLServer数据库，通过毕业设计，可以使学生对.NET结构下开发B/S模式的分布式三层数据库系统有一个全面的了解。
本系统从功能上划分可分为以下几大模块：功能模块管理，组权限管理,学生信息管理,课程信息管理,学生成绩管理,授课信息管理,学生信息查询,学生成绩统计等几大模块。
以下将对各子模块进行说明。
功能模块管理：将系统功能模块保存到数据库中以便于动态地进行不同用户组权限的分配等操作。
本模块包括功能模块的添加，删除，修改等。
组权限管理：对用户进行分组，并将权限设置到不同的用户组。
学生信息管理模块：输入学生基本信息，并可以对学生信息进行添加、查询、修改、删除。
还可以关键字查询并从数据库里调出的学生基本信息.输出学生基本信息，学号、班号、姓名查询的信息结果。
课程信息管理：设置课程号，课程名，先修课等课程信息。
成绩信息管理模块：输入成绩信息，并可以对成绩信息进行添加、查询、修改、删除。
还可以用关键字查询并调出数据库里的学生基本成绩信息的修改、删除等。
输出查询的学生成绩信息。
授课信息管理:对教师授课信息的调度，安排等信息的管理。
学生信息查询:本模块是可对学生成绩进行查询，可按学号，姓名，年龄，所在院系，入学年份等不同条件独立查询或进行模糊查询。
学生成绩统计：对学生成绩总分，平均分等进行统计。
系统管理员后台用户名为admin密码为www.mycodes.net普通用户(测试用例)用户名为:user01，密码：111111DB下为Sql数据库，附加即可论文下为该程序的论文及论文目录

一种基于K-SVD和正交匹配追踪算法（OMP）相结合的信号去噪算法。
该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典，然后基于训练完成的超完备字典，用OMP算法把一定数量的字典原子进行线性组合来构成原始信号，从而实现信号的去噪。

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。