根据二维空间内目标作匀速直线运动和匀速圆周运动的特点，在建立目标运动模型和观测模型的基础上采用基于交互多模算法（IMM）的卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪。
仿真结果表明，该算法不只能够对匀速直线运动和匀速圆周运动的目标进行跟踪，而且在运动模型发生变化时，滤波误差也比较小。

小生境PSO算法matlab程序程序在原有PSo常用测试函数的基础上进行改进，完成了多模寻优

CVPR2021最新信息及已接收论文/代码（持续更新）本贴是对CVPR2021已接受论文的粗略总结，后续会有更详细的总结。
期待中……官网链接：:参加时间：2021年6月19日-6月25日论文接收公布时间：2021年2月28日接收论文ID：目录:cat_face::dog_face::mouse_face::hamster::tiger_face::Japanese_service_charge_button::Japanese_service_charge_button::Japanese_service_charge_button::star:转换一致性很少的开放集识别:house::house::television:通过消除依赖位置的透视效果来改进3D人体姿态估计技术工作。
提出的D3Net在语义分割和音乐源分离任务上的表现转变SOTA网络:star::star:ECCV2020FacebookMapillary视觉场所识别挑战赛冠军方案用纯多模态CT影像可替代现有JHMI的需要做肿

设计蝶形多模干涉(MMI)耦合器时,需要根据所要求的功率分割比率确定器件的结构参量。
作为矩形多模干涉耦合器的特征参量的耦合长度,通过数值分析对称干涉型矩形多模干涉耦合器的成像位置而得到,从而可利用模传输分析(MPA)法的公式设计出蝶形多模干涉耦合器的理论预期结构。
使用有限差分波束传输法(FD-BPM)对设计参量进行校正,并且数值算出器件实际实现的功率分割比率。
针对基于SOI晶片的设计实例表明,仿真得到的蝶形多模干涉耦合器的长度较理论预期大2～4μm,实际实现的功率分割比率较理论预期值低且器件外形越偏离矩形,其值相差越大。

提出了一种基于多模干涉效应(MMI)的单模-多模-间隙-单模（SMGS）光纤悬臂梁振动传感器。
采用光束传播法（BPM）对这种结构的光传输功能进行数值模拟，并通过有限元分析方法对光纤悬臂梁进行了振动模态分析，从理论上优化设计了该类光纤振动传感结构。
在实验上制备了长度为22mm的悬臂梁结构，详细研究了多模区光纤的长度对声频振动响应的影响。
实验结果表明，该SMGS振动传感器在130Hz时响应效果最好，对应的声压灵敏度为4mV/mPa，线性相关系数为0.9962，线性度和可重复性良好，并且实验结果和理论模拟结果相符合。
这种光纤振动传感器具有制备工艺简单、成本较低和灵敏度高等特点，有望应用于对某些具有特殊振动频率点的远距离振动传感。

设计了一种高效的、基于多模干涉（MMI）的椭圆型十字光波导,通过增加模式婚配器和调整自聚焦点位置,降低其传输损耗。
COMSOL仿真表明该波导在1550nm波长处的透射率高达96.5%,串扰损耗小于2×10-5,而传统的椭圆型十字波导的透射率仅为91.2%。
并且对椭圆型MMI的成像规律进行了理论分析和仿真验证,结果表明这种新型椭圆型结构不但在1550nm处表现出高效性,对整个1500~1600nm的通信波段都具有非常低的损耗(小于0.2dB)和串扰(小于-42dB)。
这种十字光波导尺寸小、结构简单,只需要在硅上绝缘体（SOI）基底材料上融刻一次即可实现,制备工艺简单,有利于节约成本和批量生产,广泛适用于未来的集成光路。

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。

该文档引见了长基线，短基线和超短基线水下定位方法。
总结了水下跟踪的几种常见方法：卡尔曼，数据关联，交互式多模。

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。