智能垃圾分类，盈创回收，一种使用机器学习，计算机视觉和传感器网络的智能垃圾桶，相关论文期刊

基于HALCON实现双目立体视觉系统的介绍。
为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率提供参考。

早在2011年7月，QQ音乐2011beta版的发布便确立了用品牌色–绿色，做为QQ音乐客户端的默认颜色，绿色代表和平、希望、生长和环保，对QQ音乐的品牌形象有积极的正面意义，此外，纵观竞品，常见的客户端配色多为黑和蓝，用绿色也较利于提高产品的识别度。
QQ音乐2012贺岁版的视觉，也是围绕绿色和细节进行全面的体验优化。
项目从去年12月31号开始，进行了为期15天的高效设计和快速迭代。
整个项目时间非常紧张，由产品发起需求–交互–视觉–开发的传统流程无法适应项目进度，而由设计师发挥最大主观能动性，与产品、开发无缝对接，减少沟通成本，并驱动实现更适合的体验。
从对用户听歌时的心情和感觉的研究结果来看，

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

openmv4最新修改过好的pcb文件和原理图，已经生产了，打样10片全可以，采用ov7725bga芯片，openmv4最新修改过好的pcb文件和原理图，已经生产了，打样10片全可以，采用ov7725bga芯片，机器视觉，python

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有关于数字光栅三维测量的经典参考文献，对于初学视觉测量的新人有很大的帮助

用注册表将Win7文件资源管理器视觉效果修改为列表

运用opencv对双目视觉系统进行标定和校正，精度很高

GPS位置+速度两个观测量卡尔曼惯导航融合，观测传感器滞后的主要思想是，由于惯导的主体为加速度计，采样频率与更新实时性要求比较高，而观测传感器（气压计、GPS、超声波、视觉里程计等）更新相对比较慢（或者数据噪声比较大，通常需要低通造成滞后）。
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
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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。