神经网络灵敏度分析对网络结构设计、硬件实现等具有重要的指点意义，已有的灵敏度计算公式对权值和输入扰动有一定限制或者计算误差较大。
基于Piché的随机模型，通过使用两个逼近函数对神经网络一类Sigmoid激活函数进行高精度逼近，获得了新的神经网络灵敏度计算公式，公式取消了对权值扰动和输入扰动的限制，与其他方法相比提高了计算精度，实验证明了公式的正确性和精确性。

在现代通信系统中，由于信号中经常混有各种噪声和干扰，所以很多信号分析都是基于滤波器而进行的，而数字滤波器是通过数值运算实现滤波，具有处理精度高、稳定、灵活、不存在阻抗匹配问题等优点，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊滤波功能。
数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即无限长冲激响应(IIR)数字滤波器和有限长冲激响应(FIR)数字滤波器。
实现IIR滤波器的阶次较低，所用的存储单元较少，效率高，精度高，而且能够保留一些模拟滤波器的优良特性，因而应用很广。
Matlab软件以矩阵运算为基础，把计算、可视化及程序设计有机融合到交互式工作环境中，并且为数字滤波的研究和应用提供了一个直观、高效、便捷的利器。
尤其是Matlab中的信号处理工具箱使各个领域的研究人员可以直观方便地进行科学研究与工程应用。
本文根据模拟滤波器的设计原理，提出了IIR数字滤波器的设计方法，并在MATLAB环境下实现了IIR数字滤波器的设计和仿真。
其主要内容概括为：首先对滤波器的原理和设计进行了介绍；
接着描述了IIR数字滤波器的基本概念，其中包括系统的描述、系统的传递函数、系统的模型；
接着简单介绍MATLAB，并对数字滤波器在MATLAB环境下如何实现进行了介绍；
重点描述了IIR数字滤波器的设计过程，最后对IIR滤波器进行仿真。
关键词：MATLAB，IIR数字滤波器，模拟滤波器

LabVIEW与halcon.net混合编程，结合LabVIEW的开发效率与halcon视觉库，实现快速高精度的视觉项目使用。

ACM竞赛中常用的经典算法及具体代码C++实现,pdf电子书格式,完好链接.内容涉及图论数论排序高精度数据结构计算几何字符串处理等.

高精度姿势测量系统，gps航向姿势，使用与无人机机器人无人车等设备

基于dsPic30f4011的高精度直流电机地位伺服控制，采用速度地位双环控制方式，快速跟踪给定地位的变化

高精地图详解，高精地图与自动驾驶，高精地图是如何打造的，高精地图开发的应战，持续赋能自动驾驶，构建自动驾驶，的高精度地图数据生态

实用万年历是一款比较实用的多功能日历。
日期计算等均采用了现代高精度天文算法。
日期范围：从公元前4600年至公元10000年，历时近一万五千年。
包括公历、农历、回历、历史年号、公农历节日、节气、干支（生辰八字）、生肖、星座、出梅入梅、九九三伏、28星宿、日月升降以及中国传统黄历的内容等。
软件集成了自定义纪念日(生日等)、每日记事、日程安排、世界时间、闹钟定时提醒、网络校时、天气预报、电视节目预告、语音报时、通讯簿、收藏夹、记帐理财、密码箱与备忘录、屏幕锁、日历打印等实用工具。
并可对记事、安排内容、通讯簿、收藏夹、记帐理财、密码箱与备忘录等设置密码进行保护。
软件最小化后可以多种小窗口方式显示当日公农历及时间。
1、使用本软件时需注意：农历年月干支以及星座一般是以传统的节气交节时间来计算的，生肖一般是以每年立春日计算。
每天23时起，按传统习惯干支以第二天计算。
实用万年历既可以按照传统的节令方式又可以按照农历年月的方式来显示农历干支、生肖等，用户可以按照习惯自行选择。
农历小年的日期用户也可以根据本地的风俗习惯进行设定。
2、设置为开机运行后，系统启动时软件自动以小窗口显示。
3、主窗口最小化后自动跳到当前日期，以小窗口显示，若有记事或安排时在小窗口上显示标记。
小窗口有标题式、日历式、时钟式、显示到托盘图标、整合到任务栏的时间区等多种方式可供选择。
标题式、日历式、时钟式小窗口可以随意拖动位置，当小于屏幕边缘时鼠标离开后即在该处自动隐藏，鼠标移到该处时又出现,小窗口双击或鼠标右击后返回主窗口。
显示到托盘图标、整合到任务栏的时间区这两种方式，当鼠标移动到托盘图标或任务栏的时间区，就会提示当日的信息。
单击托盘图标或任务栏的时间区返回主窗口。
4、每日记事、日程安排添加后即在有关日期上分别显示记事、安排标记，在提示框上显示记事安排内容。
5、在日期上双击鼠标即自动打开每日记事窗口，★用鼠标右击记事与安排显示框更可快速地直接添加、修改、删除当日记事内容（推荐）。
日程安排可有多种方式选择，起止时间可空，如为空，则默认以当前时间为起点，终止时间不限。
安排内容在时间超过后不再显示，如果当前日期超过终止日期，则自动删除该项安排记录。
6、记事搜索和吉日查询时，如果查询到选择的内容，当鼠标移动到查询结果上时，鼠标指针变为“A?”单击查询结果，查询窗口最小化，主窗口自动跳到该时间并显示点击时间的详细内容。
7、数据的备份与还原：如果万年历中存有重要的数据，请定期备份数据，以免由于各种意外而导致数据库的损坏或丢失。
备份的方法：选择主界面上的数据菜单，再点击备份保存，程序即自动按照日期将数据库保存为wak文件。
备份时包括密码、以及调出密码的热键等也一起自动备份，请切记密码及热键！以免数据还原后忘了密码和热键。
备份时最好能同时将备份文件备份到U盘等移动设备。
在需要还原时，再在还原菜单上选择要还原的数据文件即可。
8、关于设置密码及热键：如果设置了密码和热键后，软件启动时即对记事、安排内容、通讯簿、收藏夹、记帐理财、密码箱与备忘录等进行锁定，不能查看搜索记事、安排内容、不能选择能否显示安排记事标记、不能进入密码设置界面。
设置密码及热键需同时设置忘记密码的安全问题及答案，请务必牢记密码和热键，特别是密码的安全问题和答案，可以在忘记密码或热键的时候取回密码及热键。
设置密码及热键后使用方法：在主界面按下预先设置好的热键，跳出密码框，输入密码后回车即解锁。
解锁后加锁的方法：在日期板内任意位置按下鼠标右键即加锁；
主窗口最小化后亦自动加锁。
如果要取消密码保护功能，在解锁状态，进入设置窗口后在密码框及热键框内不输入任何内容确定即可。
9、实用万年历的安装与卸载：安装的时候最好不要放到系统盘，以免系统格式化重装时万年历中的数据丢失。
卸载的时候建议选择保留万年历中的数据库。

功能特点⑴各节电池的高精度电压检测功能；
•过充电检测电压3.6V~4.6V精度±25mV（+25℃）精度±40mV（-40℃至+85℃）•过充电滞后电压0.1V精度±50mV•过放电检测电压1.6V~3.0V精度±80mV•过放电滞后电压0/0.2/0.4V精度±100mV⑵3段放电过电流检测功能；
•过电流检测电压10.025V~0.30V(50mV步进)精度±15mV•过电流检测电压20.2/0.3/0.4/0.6V•短路检测电压0.6V/0.8/1.2V⑶充电过电流检测功能；
充电过电流检测电压-0.03/-0.05/-0.1/-0.15/-0.2V⑷可应用于3/4/5节电池组；
⑸延时外置可调；
•通过改变外接电容大小设置过充电、过放电、过电流1、过电流2检测延迟时间⑹内置平衡控制端子；
⑺可通过外部信号控制充电、放电形态；
⑻充、放电控制端子最高输出电压12V；
⑼温度保护功能；
⑽断线保护功能；
⑾低功耗；
•工作时（带温度保护）25μA典型值•工作时（无温度保护）15μA典型值•休眠时6μA典型值

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

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。