多模光纤是一种厚散射介质,当目标图像经过多模光纤传输时将构成多种模式耦合,从而在光纤的输出端生成散斑图案。
基于深度学习对多模光纤成像进行复原,解决了厚散射介质成像失真的问题。
采用DenseUnet,并以散斑图样作为模型的输入来重建目标图像。
DenseUnet模型采用融合机制加深了网络的深度,提高了重建的准确性,并具有很好的鲁棒性。
实验结果表明,DenseUnet可以很好地对具有不同长度的多模光纤产生的散斑图像进行重建。
基于深度学习对多模光纤成像进行复原,解决了厚散射介质成像失真的问题。
采用DenseUnet,并以散斑图样作为模型的输入来重建目标图像。
DenseUnet模型采用融合机制加深了网络的深度,提高了重建的准确性,并具有很好的鲁棒性。
实验结果表明,DenseUnet可以很好地对具有不同长度的多模光纤产生的散斑图像进行重建。
2015/4/9 15:42:45
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美国密歇根州立大学电气与计算机工程系UniversityDistinguished教授。
1989年由于其在“奇异扰动理论及其在控制中的应用”方面的成就被选为IEEE会士。
多年来不断从事非线性系统的教学和研究工作，主要研究方向包括非线性（鲁棒和自适应）控制、奇异扰动理论和电驱动控制。
本书第二版曾于2002年获国际自动控制联合会（IFAC）授予的控制工程教材奖。
1989年由于其在“奇异扰动理论及其在控制中的应用”方面的成就被选为IEEE会士。
多年来不断从事非线性系统的教学和研究工作，主要研究方向包括非线性（鲁棒和自适应）控制、奇异扰动理论和电驱动控制。
本书第二版曾于2002年获国际自动控制联合会（IFAC）授予的控制工程教材奖。
2021/3/26 16:13:38
16.92MB
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surf的原始论文。
对做图像匹配的朋友有一定协助。
SURF意指加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。
SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。
SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integralimage的概念，这大大加快了程序的运行时间。
对做图像匹配的朋友有一定协助。
SURF意指加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。
SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。
SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integralimage的概念，这大大加快了程序的运行时间。
2022/9/4 22:15:54
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设计了一种基于AＲM微控制器，采用继电型PID自整定方法实现的用于电阻炉温度的控制器。
阐述了继电型PID自整定控制器的工作原理，参数自整定方法和PID控制算法。
列出了该温控器的硬件结构和各软件模块功能。
试验结果表明控温精度高，可达到±0．1℃，同时鲁棒性强，动态呼应好，上升时间快，超调小
阐述了继电型PID自整定控制器的工作原理，参数自整定方法和PID控制算法。
列出了该温控器的硬件结构和各软件模块功能。
试验结果表明控温精度高，可达到±0．1℃，同时鲁棒性强，动态呼应好，上升时间快，超调小
2022/9/3 21:26:24
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MNIST应该是最简单，也是最好的起始数据集，使用极为简单的分类器就可以达到不错的泛化准确率（何为泛化？即我们的模型对于没有进入训练集的判断能力，反应了模型能否正确或是鲁棒），实际上，基本上由图像各密集像素区的简单分布就可以达到分类手写数字识别的目的（特别是限制了手写范围，数字一般处于居中的位置的时候）。
此为其下载的脚本文件，此外，只需要一次下载后即可无须下载立刻使用，具体请看我的教程。
此为其下载的脚本文件，此外，只需要一次下载后即可无须下载立刻使用，具体请看我的教程。
2019/9/19 21:57:15
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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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