SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM

具有鲁棒特性的车载雷达有效目标确定方法，为解决由于车载雷达测量环境复杂而导致的有效目标选取不稳定的问题,提出了车载雷达有效目标的确定方法。
在分析测量环境的基础上,该方法使用同车道最近目标的准则进行目标初选,使用Kalman滤波方法进行目标的有效性检验,并使用有效目标生命周期来进行目标决策。
试验证明:该方法能够适应多种典型工况,有效排除虚假目标、干扰目标及车辆颠簸和摆动的影响,能正确地挑选并稳定地跟踪有效目标,具有一定鲁棒性。

学习掌握一种数字水印算法，选择两幅图像分别作为版权图像和水印图像，采用水印嵌入算法成生含水印图像。
采用水印提取算法，提取出嵌入水印。
并对水印算法的鲁棒性进行测试。

《自适应控制》是一本专注于自适应控制系统理论、设计方法与实际应用的专业书籍。
自适应控制理论是一种工程控制理论，它通过让控制系统根据外部环境和内部状态的变化自动调整控制策略，以适应这些变化，达到提高控制性能的目的。
自适应控制系统通常具有以下几个主要特点：1.自适应能力：自适应控制系统能够检测系统性能的变化，并根据这些变化自动调整控制器参数，使得系统性能保持在最佳或者可接受的水平。
2.工程控制理论：自适应控制理论结合了经典控制理论与现代控制理论的优点，能够处理各种复杂和不确定的情况。
3.设计方法：自适应控制设计涉及理论分析与算法设计。
理论分析包括系统建模、稳定性分析等；
算法设计则包括自适应律的构造、参数估计、控制策略的制定等。
4.应用实例：书中将包含一系列自适应控制系统的应用实例，如工业过程控制、飞行器控制、机器人控制等，通过这些实例可以展示自适应控制技术的实际应用效果和价值。
书中内容涵盖以下主题：1.自适应控制系统简介：介绍自适应控制的基本概念、应用背景和研究动机。
2.实时参数估计：讨论在动态系统中实时估计参数的方法，如最小二乘法和回归模型的应用。
3.确定性自调谐调节器：探讨基于确定性模型的自调谐调节器设计，包括极点配置设计、间接和直接自调谐调节器的设计。
4.随机与预测性自调谐调节器：阐述如何设计基于随机模型和预测模型的自调谐调节器，如最小方差和滑动平均控制器的设计。
5.模型参考自适应系统（MRAS）：介绍MRAS的设计原理和方法，以及如何应用Lyapunov理论和稳定性分析来保证自适应控制系统的稳定性。
6.自适应系统的属性：分析自适应系统的非线性动态特性和稳定性问题，以及间接离散时间自调谐调节器的分析方法。
7.随机自适应控制：研究自适应控制在随机环境中的应用，例如多步决策问题和双重控制策略的设计。
在自适应控制系统中，模型参考自适应系统（MRAS）和自适应控制系统（STR）是两种重要的体系结构。
MRAS通过比较系统输出与参考模型的输出来调整控制器参数，而STR则直接根据系统性能来调整参数。
这两种体系结构在实际应用中各有优势，可以根据不同应用场景和性能要求灵活选用。
在自适应控制系统的设计与应用中，工程师和研究人员需要对系统的稳定性进行深入分析。
稳定性分析能够确保系统在受到干扰或参数变化时仍能保持良好的控制性能。
其中，Lyapunov稳定性理论是自适应控制系统稳定性分析的重要工具之一。
此外，实际工程应用中，系统可能面临各种不确定性和干扰，自适应控制系统需要具备一定的鲁棒性来应对这些挑战。
鲁棒自适应控制是设计自适应控制系统时需要考虑的重要方面。
书中还会介绍一些自适应控制系统的扩展应用，例如在非线性系统中的应用，以及自适应控制与其他控制策略如预测控制的结合。
《自适应控制》是一本全面介绍自适应控制理论、设计方法和实际应用的专业书籍，旨在为自动化、计算机科学与技术及相关专业的学生和专业技术人员提供深入的学习资源。
通过本书，读者可以系统地学习自适应控制的相关知识，并了解其在现代工程技术中的重要作用。

倒立摆系统是检验算法的典型实验平台，因为倒立摆系统的高阶、不稳定性、强耦合等特征，使得该系统对研究控制器的鲁棒性等方面具有明显的优势，不仅如此，倒立摆系统与火箭发射、机器人行走等实际系统的姿态调整问题有着极大的相似度，因此，目前倒立摆系统成为了许多专家重视的研究对象，且研究成果不仅具有重要的理论价值而且对于实际系统也有着相当重要的现实意义。
本文主要针对倒立摆的模糊控制器设计进行研究，其主要内容如下：1.对倒立摆系统进行数学建模，推导出了动态数学模型和空间状态方程；
2.对倒立摆模型进行模糊控制器设计，在设计过程中主要利用倒立摆的摆角角度与小车的位置来控制小车的推力，从而不仅有效地控制了倒立摆的摆角问题，而且能够使得小车最终停在期望的位置；
3.在MATLAB/simulink的仿真环境下，进行仿真实验，证明了模糊控制方法的有效性。

ER-BFT同时针对这两个问题，既提高对恶意组件的鲁棒性，同时在无故障设置中保持高水平的性能。
使用RSA数字签名来增加抗MAC的鲁棒性，同时，通过监控机制，停止客户端的数字签名来保证系统性能。

在各向异性的物体中，高光被视为是漫反射分量以及镜面反射分量的一种线性组合。
单幅图像的高光去除是计算机视觉中一项非常有挑战性的课题。
很多方法试图将漫反射分量、镜面反射分量进行分离，然而这些方法往往需要图像分割等预处理过程，方法鲁棒性较差且比较耗时。
基于双边滤波器设计了一种高效的高光消除方法，该方法利用最大漫反射色度存在着局部平滑这一性质，使用双边滤波器对色度的最大取值进行传播与扩散，从而完成整幅图像高光去除。
方法采用一种加速策略对双边滤波器进行速度优化，与目前流行的方法相比，有效提升了方法的执行效率。
与传统方法相比，该方法高光去除效果更好，处理速度更快，非常适用于一些实时应用的场合。

回声核构造是回声隐藏算法中关键因素，直接影响到嵌入的不可察觉性、检测正确率、鲁棒性、提取嵌入信息的安全性以及执行效率。
首先对回声隐藏技术的最初设想、心理声学原理及最基本的回声隐藏方法进行概述，在此基础上总结了自回声隐藏算法首次提出10多年来国内外对回声隐藏的研究进展情况，主要对回声核的改造做了归纳，同时对各种回声核结构进行了模拟仿真测试，以此对各方法的优缺点进行了分析和比较。
最后对全文进行了总结，展望了回声隐藏技术领域的研究热点与发展方向。

乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。
基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。
为此，采用一种改进的深度卷积神经网络模型，实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移学习方法，有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。
实验结果表明，该方法的识别率可达到91%，且具有较好的鲁棒性和泛化性

[b]本人研究生期间主要研究蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用。
本代码是为了在上课时画出一个图形来比较不同种类的蚁群算法，主要包裹ACS，MMAS，EAS等经典的蚁群算法，最后还包括本人提出的另一种算法。
本代码已经成功申请了软件著作权（因此请注意：[b]本代码具有版权[/b]）软件环境主要是MATLAB（2016B及其以上）下的GUI。
主要功能有：1、比较不同算法在不同栅格环境下的运行情况，（栅格环境可以自行设计）2、观察实验结果，包括迭代曲线和运行多次的平均值。
可以直接观察算法本身的鲁棒性。
3、代码设计非常模块化，可以同时学习多种蚁群算法。

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。