在了解设计产品变体的需求之后,管理变体的最佳方法对于产品发展的长期成败起着关键作用。
变体管理决定着如何组织特性变体、如何将其融入产品。
通常情况下,新产品开发项目最初并不会为未来可能出现的变体制定规划。
在这篇文章中,JoanneScouler和MartyBakal将介绍如何开始设计变体。
他们以Eaton公司为重型混合动力汽车开发变速箱变体的经历为例,展示了自己的观点。
作者还介绍了各种Rational软件产品在此过程中起到的协作作用。
为了解何时以及如何设计产品变体,应注意观察产品之间的差异。
举例来说,两种不同的卡车型号可能存在十几种或者更多的不同特性。
通常情况下,有时由于企业对新产品的市场经验不足
2023/6/3 0:46:45 224KB 产品变体设计
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本程序仿真了现在常用的几种雷达信号,包括线性,和非线性调频的几种,对做雷达的很有帮助。
chirp,而像编码,思想编码,还有一些混合编码
2023/6/2 11:41:51 10KB 雷达信号
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定点基2,基3的混合基fft,没有加入基5的部分,不过留的有空,有兴趣的谈朋友可以自己加一下
2023/6/1 13:11:03 2KB 混合基 fft 定点
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重点研究了采用数学形态学方法对沥青混合料数字图像进行分析和处理。
利用VC.NET开发环境对沥青混合料二值图像分别进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算处理,通过处理效果得到数学形态学方法是研究提取沥青混合料中集料颗粒比例的一种比较好的方法。
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多GPU无合成绘制算法采用混合sort-first与sort-last的并行绘制模式,将绘制任务划分为多个子任务集合进行并行绘制并异步合成显示。
原方法中对屏幕的分割方式过于平凡,未明确提出一种高效的屏幕分割策略,从无合成算法本身特性出发,提出一种自适应屏幕划分策略,该算法根据GPU数目及绘制分辨率参数,启发式计算屏幕初始划分方式,再采用统计性能反馈的方式动态选择最佳屏幕划分方式,较原有方法更易于实现子屏幕任务的负载平衡,实验表明,算法在带来很少额外计算开销的同时,能够有效平衡并行绘制任务负载,进一步发挥多GPU无合成并行绘制系统的绘制效率。
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基于语音的性别识别基于语音的性别识别,使用:免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45)梅尔频率倒谱系数(MFCC)高斯混合模型(GMM)数据集可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45)。
它是提供的免费的美国英语语料库,其中包含10位说话者(5位女性和5位男性)的讲话。
每个说话者大约有350种话语。
理论语音特征提取此处使用梅尔频率倒谱系数(MFCC),因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。
MFCC通常如下得出:进行信号(窗口摘要)的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口,将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。
2023/5/29 20:06:48 18.1MB data-science machine-learning scikit-learn voice
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语音识别的Matlab代码,提取的特征为Mel频率倒谱系数,采用的方法为高斯混合模型
2023/5/29 16:58:16 1.43MB MFCC GMM 语音识别 Matlab
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Sec是Simpleeasycompile的缩写,Simple:简单easy:容易compile:编程中文名称“简易编程”,使用VB6编写的程序,语法参考了C语言和易语言,支持中英文混合编程。
脚本程序和网站游戏服务器的语言则是使用VBScript,Jscript,Javascript这三种脚本为基础,加上脚本解释器提供的各种对象库,使得开发网站和游戏变得更为轻松快捷。
网站和游戏可以相互访问其内部对象,网站可以跟游戏客户端的玩家相互聊天,读取游戏对象数据,编辑游戏装备等。
2023/5/17 22:46:03 205KB 中文编程 简易编程 游戏开发
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modelsim-win64-2019.2-se是最新一款Mentor公司推出的专业的HDL语言仿真软件,提供强大的仿真环境,是业界唯一的单内核支持VHDL和Verilog混合仿真的仿真器。
Modelsim全面支持VHDL和Verilog语言的IEEE标准,支持C/C++功能调用,并采用直接优化的编译技术、Tcl/Tk技术、和单一内核仿真技术,编译仿真速度快,编译的代码与平台无关,便于保护IP核,个性化的图形界面和用户接口,为用户加快调错提供强有力的手段,是FPGA/ASIC设计的首选仿真软件。
2023/5/17 8:29:06 141B modelsim
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这个是我参照网上的一些代码写的,可以训练和识别,但是没有做预处理,所以录音时要注意不要出现没声音的片段,识别率不是很高,可以做一下参考!code=train('train\',4)%训练test('test\',8,code)%识别
2023/5/16 21:46:46 2.37MB matlba GMM 高斯混合模型 说话人识别
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡