基于百度Ai--理解与交互技术UNIT,实现聊天机器人，里面集成了百度语音识别、语音合成、仿微信对话框的效果
2024/1/11 22:42:21
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我们提出了一种基于超分辨和焦外虚化渲染的光场重聚焦方法。
本方法将超分辨和焦外虚化渲染按照场景深度加权整合在一起，同时实现聚焦区域的超分辨以及焦外区域的虚化渲染，从而可以利用多个低质量的摄像头合成单反相机级别的摄影图像。
另外，本算法可以后期调节聚焦深度与景深，从而可以根据实际场景渲染出具有美学价值的摄影图像。
算法的相关细节请参考论文：Y.Wang,J.Yang,Y.Guo,C.Xiao,andW.An,Selectivelightfieldrefocusingforcameraarraysusingbokehrenderingandsuperresolution.IEEESignalProcessingLetters,2018.
本方法将超分辨和焦外虚化渲染按照场景深度加权整合在一起，同时实现聚焦区域的超分辨以及焦外区域的虚化渲染，从而可以利用多个低质量的摄像头合成单反相机级别的摄影图像。
另外，本算法可以后期调节聚焦深度与景深，从而可以根据实际场景渲染出具有美学价值的摄影图像。
算法的相关细节请参考论文：Y.Wang,J.Yang,Y.Guo,C.Xiao,andW.An,Selectivelightfieldrefocusingforcameraarraysusingbokehrenderingandsuperresolution.IEEESignalProcessingLetters,2018.
2024/1/11 12:33:38
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TimGangBrain可根据领域本体生成自动生成符合规范的知识图谱，如人物关系、网络拓扑关系图、药物分子交互关系等。
2024/1/6 6:55:12
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合成孔径视觉测距是多目视觉测量与单目视觉测量相结合的产物。
合成孔径聚焦测距方法是一种通用的图像视觉方法，对光照、色彩、纹理等变化稳定性好，能实时处理，适用于复杂的交通管理工程，为车辆自动驾驶找到了一种新导航方法。
利用小孔成像模型摄像机共面阵列获取图像序列，根据图像序列获取各距离段所对应的桶型失真和像差校正叠加图像，计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅校正叠加图像中相应区域的相似测度，并选取相似测度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素，相似度最大的校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。
实测数据表明该测距方法具有鲁棒性好，算法简单的优点。
合成孔径聚焦测距方法是一种通用的图像视觉方法，对光照、色彩、纹理等变化稳定性好，能实时处理，适用于复杂的交通管理工程，为车辆自动驾驶找到了一种新导航方法。
利用小孔成像模型摄像机共面阵列获取图像序列，根据图像序列获取各距离段所对应的桶型失真和像差校正叠加图像，计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅校正叠加图像中相应区域的相似测度，并选取相似测度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素，相似度最大的校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。
实测数据表明该测距方法具有鲁棒性好，算法简单的优点。
2024/1/4 20:50:09
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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。
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。
2023/12/26 21:58:34
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依照某AR模型生成一段数据（1000），同时用另一MA模型生成一段数据（200），合成一段1200长度的数据1）依赖于这1200个数据的前800个数据，识别这段数据背后的AR模型。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正。
2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正。
2023/12/23 19:05:42
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2023/12/23 19:27:57
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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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