针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。
该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。
模型次要分为3个步骤：通过设计的6层CNN,同时对三波段图像进行特征提取;利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序,并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据;通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。
采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试,共包含6类目标,5000余张图像。
实验结果表明,本文方法识别率达到84.5%,与单波段识别方法相比有明显提升。

设计并研发一种通过肌电生物反馈法重建人体神经网络系统的医疗仪器，为神经肌肉系统类疾病患者的全面康复提供一种新的治疗平台。
治疗仪由硬件电路和PC机控制软件两部分构成，下位机（MCU）包括体表肌电采集放大电路、神经肌肉电刺激电路两大部分；
上位机（PC）的软件系统主要负责视觉信号反馈，治疗参数控制、病历登记、信息查询等功能。
治疗仪达到了国家的医用康复治疗的各项指标，能够协助患者逐步康复，且具有安全、无创、便捷、人机交互能力强等特点。

目录第一章引言 11.1图像质量评价的定义 11.2研究对象 11.3方法分类 21.4研究意义 3第二章历史发展和研究现状 42.1基于手工特征提取的图像质量评价 42.1.1基于可视误差的“自底向上”模型 42.1.1.1Daly模型 42.1.1.2Watson’sDCT模型 52.1.1.3存在的问题 52.1.2基于HVS的“自顶向下”模型 52.1.2.1结构相似性方法 62.1.2.2信息论方法 82.1.2.3存在的问题 92.2基于深度学习的图像质量评价 102.2.1CNN模型 102.2.2多任务CNN模型 122.2.3研究重点 15第三章图像质量评价数据集和功能指标 163.1图像质量评价数据集简介 163.2图像质量评价模型功能指标 17第四章总结与展望 194.1归纳总结 194.2未来展望 19参考文献 21第一章引言随着现代科技的发展，诸如智能手机，平板电脑和数码相机之类的消费电子产品快速普及，已经产生了大量的数字图像。
作为一种更自然的交流方式，图像中的信息相较于文本更加丰富。
信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输，图像在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入，是人们生活中最基本的信息传播手段，也是机器学习的重要信息源。
图像质量是图像系统的核心价值，此外，它也是图像系统技术水平的最高层次。
但是，对图像的有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致图像质量下降的问题。
例如：在拍摄图像过程中，机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等都会造成图像不够清晰；
在图像存储和传输过程中，由于庞大的数据量和有限通讯带宽的矛盾，图像需要进行有损压缩编码，这也会导致振铃效应、模糊效应和块效应等图像退化现象的出现。
所以，可以说图像降质在图像系统的各个层面都会很频繁地出现，对图像质量作出相应的客观评价是十分重要且有意义的。
为了满足用户在各种应用中对图像质量的要求，也便于开发者们维持、控制和强化图像质量，图像质量评价（ImageQualityAssessment，IQA）是一种对图像所受到的质量退化进行辨识和量化的

可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因而把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

基于Android的移动医疗终端系统由Android手机端应用软件和硬件测量设备构成，主要面向居家养老的老年群体心脑血管疾病、糖尿病监测和健康护理方面。
使用本系统可以足不出户，居家方便快速检测血压、血糖指标，自助进行心脏听诊。
一方面这些测量所得的健康数据可以被推送到指定的远程医疗机构或社区卫生服务站，医生专家们依此对老年人建立长久的电子医疗档案，以便远程分析监控或就医治疗；
另一方面，终端也可根据测量数据智能分析辅助诊断，如血压异常，心脏听诊音异常等，并将这些数据绘制成趋势图表统计近期健康状况；
特别的终端还加入亲情关怀功能，将测量的健康数据以短信的方式定时发送到指定的家属手基于Android的移动医疗终端系统由Android手机端应用软件和硬件测量设备构成，主要面向居家养老的老年群体心脑血管疾病、糖尿病监测和健康护理方面。
使用本系统可以足不出户，居家方便快速检测血压、血糖指标，自助进行心脏听诊。
一方面这些测量所得的健康数据可以被推送到指定的远程医疗机构或社区卫生服务站，医生专家们依此对老年人建立长久的电子医疗档案，以便远程分析监控或就医治疗；
另一方面，终端也可根据测量数据智能分析辅助诊断，如血压异常，心脏听诊音异常等，并将这些数据绘制成趋势图表统计近期健康状况；
特别的终端还加入亲情关怀功能，将测量的健康数据以短信的方式定时发送到指定的家属手机上，便于监护人及时监测关注老人们的健康状况。
考虑到老年群体们的使用习惯，系统在界面上进行了特别设计，如字体较大，操作简单，提供大量的使用帮助。
系统主要功能包括血压检测、血糖检测、心脏听诊录音、相关健康信息收集等模块，主要使用的技术有AndroidUI设计、SQLite轻量级数据库存储健康信息、Android蓝牙通信协议及数据传输、图形绘制、摄像头采集图像加工和存储、声音媒体信息处理、软件工程管理等技术。
机上，便于监护人及时监测关注老人们的健康状况。
考虑到老年群体们的使用习惯，系统在界面上进行了特别设计，如字体较大，操作简单，提供大量的使用帮助。
系统主要功能包括血压检测、血糖检测、心脏听诊录音、相关健康信息收集等模块，主要使用的技术有AndroidUI设计、SQLite轻量级数据库存储健康信息、Android蓝牙通信协议及数据传输、图形绘制、摄像头采集图像加工和存储、声音媒体信息处理、软件工程管理等技术。

最近做了一些多目标跟踪方向的调研，因此把调研的结果以图片加文字的方式展现出来，希望能帮助到入门这一领域的同学。
也欢迎大家和我讨论关于这一领域的任何问题。
这些是我所了解的多目标跟踪（MOT）的一些相关方向。
其中单目标跟踪（VOT/SOT）、目标检测（detection）、行人重识别（Re-ID）都是非常热门的方向。
而偏视频的相关方向就比较冷门。
而且今年五月DukeMTMC因为隐私问题不再提供MTMCT的数据了，MTMCT的研究也是举步维艰。
因此绝大多数MOT算法无外乎就这四个步骤：①检测②特征提取、运动预测③相似度计算④数据关联。
其中影响最大的部分在于检测，检测结果的好坏对于最后指标的影响是最大

次要内容及要求1．功能与次要技术指标⑴输出电压：0∽9．9V步进可调，调整步距0．1；
V⑵输出电流：≤500mA；
⑶精度：静态误差≤1%FSR，纹波≤10mV；
⑷显示：输出电压值用LED数码管显示；
⑸电压调整：由“+”、“-”两键分别控制输出电压的步进增减；
⑹输出电压预置：输出电压可预置在0∽9．9V之间的任意一个值；
⑺其它：自制电路工作所需的直流稳压电源，输出电压为±15V，+5V；

初始聚类中心给定。
K均值聚类算法首先是聚类算法。
K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为类似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。
它将类似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越类似，聚类的效果越好，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。

用于交互式K线图文章中示例的测试数据，包含K线图中所需的OHLC价格、买卖量、移动平均价格以及macd等常用指标的计算值

一、上市公司绿色专利数据（多种数据来源）二、上市公司绿色专利申请、授权（细分）数据与普惠金融指数、常用财务指标婚配数据三、地级市绿色专利数据

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。