在机器学习和相关领域，人工神经网络（人工神经网络）的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统（尤其是脑），并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。
人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”，它可以从输入的计算值，并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。
人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”，它可以从输入的计算值，并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。
2024/2/18 10:57:02
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《数理统计与数据分析（原书第3版）》内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、随机变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性最小二乘等。
2024/2/17 10:26:14
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基于Camshift和Kalman的多目标跟踪算法，当被跟踪目标被遮挡时，通过kalman进行位置估计
2024/2/15 5:43:53
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该专著由三部分组成，第一部分包括第1章和第2章，介绍了防抱死制动系统的发展历程及未来展望，以及在研究制动系统及其控制时使用的模型；
第二部分包括第3章、第4章和第5章，介绍了制动控制系统设计的基本解决方案；
第三部分包括第6章、第7章和第8章，提出了主动制动控制系统设计和轮胎-路面附着系数估计的更先进的解决方案。
该专著后面还有附录，提供了本专著用到的动态系统的分析和推理工具以及轮速传感器的信号处理方法。
该专著主要内容来自米兰理工大学与先进的汽车工业领域联合研究的*成果，既有较深的理论深度，又与汽车工业实际紧密联系。
可作为车辆工程相关专业本科生或者研究生的教材，也可作为汽车工业领域相关工程技术人员的参考书，还可以作为相关研究领域研究人员的参考资料。
第二部分包括第3章、第4章和第5章，介绍了制动控制系统设计的基本解决方案；
第三部分包括第6章、第7章和第8章，提出了主动制动控制系统设计和轮胎-路面附着系数估计的更先进的解决方案。
该专著后面还有附录，提供了本专著用到的动态系统的分析和推理工具以及轮速传感器的信号处理方法。
该专著主要内容来自米兰理工大学与先进的汽车工业领域联合研究的*成果，既有较深的理论深度，又与汽车工业实际紧密联系。
可作为车辆工程相关专业本科生或者研究生的教材，也可作为汽车工业领域相关工程技术人员的参考书，还可以作为相关研究领域研究人员的参考资料。
2024/2/12 6:58:30
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CambridgeUROP2020：CYCLOPS在识别生物数据节律中的应用作者：亨利·林（HenryLim）背景昼夜节律影响生理和行为的许多方面，并调节哺乳动物的许多过程，包括体温，血压和运动能力。
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间，因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题，我们结合了对周期性结构，进化保护和无监督机器学习的理解，以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法（按周期性结构的循环排序（CYCLOPS））利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构，CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据，再使用按时间排序的鼠标和人类数据，对CYCLOPS进行了验证，并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间，因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题，我们结合了对周期性结构，进化保护和无监督机器学习的理解，以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法（按周期性结构的循环排序（CYCLOPS））利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构，CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据，再使用按时间排序的鼠标和人类数据，对CYCLOPS进行了验证，并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的
2024/2/11 2:12:40
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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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