八路抢答器综合设计（含电路图仿真文件代码实验报告演示视频）设计要求：1、多路抢答器可供不少于8名参赛选手使用2、每名参赛选手各有一个抢答按钮，在主持人用按钮清零，并发现抢答指令后，实行抢答3、电路配有LED数码显示，能显示优先抢答的选手编号，同时配有语音提示电路。
数码显示和语音提示可由主持人用清除按钮解除；
4、电路对参赛选手的动作先后有较强的分辨能力，如分辨率在15ms以内。

上图视频测试链接：https://www.bilibili.com/video/BV13E411c7Mv/1.3D卷积神经网络相比于2D卷积神经网络，3D卷积神经网络更能很好的利用视频中的时序信息。
因此，其主要应用视频、行为识别等领域居多。
3D卷积神经网络是将时间维度看成了第三维。
人类行为识别的实际应用：安防监控。
（检测识别异常行为：如打架，偷东西等）监视和培训新人工作来确保任务执行正确。
（例如，鸡蛋灌饼制作程序：和面，擀面团，打鸡蛋，摊饼等动作）判断检测食品服务人员是否按规定洗手。
自动对视频数据分类。
人类的行为识别，在实际生活环境中，在不同的场景会存在着背景杂乱、遮挡和视

DISFA数据集是一个非拟人脸部表情数据库，用于开发自动动作单元检测的计算机算法。

狐狸模型文件，包含模型、纹理、材质、动画控制器，两个简单动作。

博世的三轴加速度传感器，的手册，G-sensor作为Mems家族的成员之一，在手机和PDA中的使用率正在提高，目前市场上采用Mems加速器的手机也越来越多。
手机中的Mems加速器使得人机界面接口变得更简单，更直观，透过手的动作就可以作业接口功能，全面增强了用户的使用体验。

使用KinectV2，进行PPT翻页操作，左（右）手握拳，想左（右）水平滑动，实现PPT翻页，或用在PDF、图片等浏览工具的翻页动作中。

本书是Photoshop名人堂图像处理大师及畅销书“Photosho修色圣典”系列作者DanMargulis的力作，全面详细地介绍了以PicturePostcardWorkflow（PPW）面板为核心的现代照片色彩修正流程和技巧。
本书图文并茂、内容丰富，在全新色彩修正理念的基础上，介绍了PPW面板中诸多动作以及命令的颠覆性使用技巧，内容涉及：检测原片与色彩分析、ColorBoost动作、阴影/高光命令、MMM动作、H-K动作、色彩模糊、锐化等。
通过在Photoshop、Lab以及CameraRaw中使用以上技巧，实现照片质量在极短时间内的极大提升。
此外，本书还对修正天空、肖像和高对比度等高难度照片等进行了有针对性的介绍。
深入理解和掌握这些技巧后，只需一到三分钟，就能将平淡无奇的照片处理成明信片级别的照片。
即使面对海量照片，也能轻松搞定。

调用opencv函数库进行垃圾的图像识别•基于python语言，通过采集图像在视野中心的位置进行机器人位置的前后左右调整，使垃圾停留在视野前一个固定位置•建立时间轴调整抓取垃圾的动作

#3D_Garment_Tryon_System3D虚拟试衣系统随着网络的普及和虚拟现实技术的发展，三维虚拟试衣技术已成为国内外学术界普遍关注和研究的重要课题。
三维服装虚拟试衣系统(3DGarmentVirtualTry-OnSystem)主要包括四个部分：用户试衣时的人体识别、姿势检测；
三维虚拟人体模型的构建与匹配，三维虚拟衣物模型的构建，三维衣物在虚拟人体的着装试穿。
目前我们在三维试衣系统相关理论的基础上，从研究三维人体、衣物建模理论出发，结合物理模型、图形处理等方法，实现了以上四个部分，并对其中一些关键技术进行了研究。
人体识别和姿势检测的研究方面，针对精准度要求较高的情况，我们采用N-best人体识别模型，用深度置信神经网络来对模型进行训练，能够检测出图片中任意姿势各个身体部件；
针对实时性要求较高的情况，我们采用SVM模型，可以判断出几种常见的人们试衣时的动作。
三维虚拟人体建模中，首先我们建立集成于软件中的人体模型库，主要是使用专用的三维人体造型软件Poser，将其中人体模型导出为OBJ文件，再根据OBJ文件的存储格式，提取出人体曲面的顶点信息，然后采用稀疏表示和三角剖分技术，利用一个个小三角形来逼近人体各部件的曲面；
而用户人体模型则是根据用户输入的人体信息，查找模型库中相匹配的人体模型并进行一定调整，最后结合检测到的用户姿势来展示用户特定的人体模型。
对于虚拟试衣，通过衣片三角剖分优化、二维到三维的转化、三维衣片虚拟缝合，构建了简单的衣物模型，基于碰撞检测技术，研究并实现了衣物虚拟穿在了人体模型身上的真实样子，如有褶皱、垂悬等等效果。

变电站电压/无功控制一直以来都是众多学者和供电部门关注的问题。
目前广泛使用的基于“九区图”电压无功控制策略，因为电压无功控制装置和控制策略的矛盾，在实际运行中暴露出严重的问题。
从根本上改善电压无功调节特性，不仅要从控制策略上着手，还要从电压无功调节装置上着手。
寻找一种满足工程实际需要的变电站电压无功控制方式具有重要的理论意义和工程实用价值。
静止同步补偿器(STATCOM)具有响应时间短、产生谐波含量少，在系统电压下降时，输出无功的能力不受母线电压的影响。
在系统故障或负荷突增时，能够快速的交换无功，动态提供无功支撑，从而较好地改善电压水平，抑制冲击负荷造成的电压波动。
因此本文将STATCOM用于变电站电压无功控制中，改善变电站调压装置与控制策略“九区图”之间存在的不足，提出了一种在线灵敏度计算的基于“离散设备优先动作，连续设备精细调节”原则的电压无功控制策略，协调有载调压变压器、电容器以及STATCOM之间的运行。
一方面，变电站侧的电容器作为主要的无功输出更加接近无功负荷端，对整个电网起到一个基础性的无功支撑作用，而STATCOM的无功出力保持一定裕量的状态，使之有足够的可调无功储备，以应对变电站紧急情况，提高运行的安全性，同时有效的减少变压器分接头和电容器组的动作次数;另一方面，离散控制的有载调压变压器和电容器只能实现阶跃、分段的控制，而且其调节容量是一个相对较大的数值，通过sTATc0M快速的无功交换能力，降低电容器投切动作对系统造成的冲击。
通过电磁暂态仿真软件EMTDC/PSCAD对EPR工36节点系统进行仿真分析，验证本文所提出的电压无功控制策略的可行性和正确性。

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。