总结时间序列分析法在故障诊断领域应用的优势，简述了时间系列分析法在故障诊断中的应用方法，并结合几个实例说明其在实际应用中应用领域、诊断方法及过程，分析其发展前景。

光伏发电技术和产业不仅是当今能源的一个重要补充，更具备成为未来主要能源来源的潜力。
从长远来看，太阳能的利用前景最好，潜力最大。
近30年来，太阳能利用技术在研究开发、商业化生产、市场开拓方面都获得了长足发展，成为世界快速、稳定发展的新兴产业之一。
而其中的太阳能光伏发电是世界上节约能源、倡导绿色电力的一种主要的高新技术产业。
发展光伏产业己经成为全球各国解决能源与经济发展、环境保护之间矛盾的最佳途径之一。

伴随着Internet/Intranet技术的发展，开发基于Web的应用程序势在必行，数据库技术更是需要和Web数据相结合，才是更为广阔的前景。
ASP.Net作为微软推出的新兴Web应用程序开发技术，在数据库应用方面发挥着越来越重要的作用。
本系统的开发工具选用的是vs2005，编程语言选用的是C#，数据库选择用的SQLServer2000。

1.2术语定义Java：Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言。
Java技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于个人PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
在全球云计算和移动互联网的产业环境下，Java更具备了显著优势和广阔前景。
Android：Android是一种以Linux为基础的开放源代码操作系统，主要使用于便携设备。
该平台由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成。
Wifi：Wi-Fi是一种可以将个人电脑、手持设备（如PDA、手机）等终端以无线方式互相连接的技术。

对下一代无线通信系统5G关键技术的描述和介绍，即MassiveMIMO技术的优缺点和发展前景。

├─1.计算机视觉简介、环境准备(python,ipython)│computervsion.pdf│CS231introduction.pdf│├─2.图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择│2.图像分类简介、kNN与线性分类器、模型选择.mp4│2.初识图像分类.pdf│├─3.再谈线性分类器│3.再谈线性分类器.mp4│再谈线性分类器.pdf│├─4.反向传播算法和神经网络简介│.反向传播算法和神经网络简介.pdf│4.反向传播算法和神经网络简介.mp4│├─5.神经网络训练1│5.-神经网络训练1.pdf│5.神经网络训练1.mp4│├─6.神经网络训练2、卷积神经网络简介│6.神经网络训练2.mp4│神经网络训练2.pdf│├─7.卷积神经网络│7.卷积神经网络.mp4│Lession7.pdf│├─8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景│8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景.mp4│PhotoOCR_xbai.pdf│└─9.物体定位检测物体定位检测.pdf│├─10.卷积神经网络可视化│.卷积神经网络可视化.pdf│10.卷积神经网络可视化.mp4│├─11.循环神经网络及其应用│11.循环神经网络及其应用.mp4│循环神经网络.pdf│├─12.卷积神经网络实战│12.卷积神经网络训练实战.mp4│卷积神经网络实战.pdf│├─13.常见深度学习框架介绍│常见深度学习框架介绍.pdf│├─14.图像切割│14.图像切割.mp4

毕业论文为了满足现代教学的需求，进一步加强老师和学生的交流，同时改变过去传统的作业批改方式,作业提交系统有着很好的应用前景，用来代替传统的作业批改方式，实现作业提交方式的网络化管理。
随着计算机技术和网络技术的发展，它的功能将会得到不断的发展和完善。

图像背景和前景的分离提取，是本人的一次作业，但是有完整的程序和描述，希望大家能够喜欢

基于J2EE架构的在线考试系统目前国内基于B/S、C/S结构的在线考试系统产品已经有许多，本文首先介绍了这些考试系统的形成和发展过程，大致结构。
然后通过仔细分析，提出了目前的这些系统还存有系统更新和维护等种种弊端,仍不够成熟。
基于对现有产品的思考，结合J2EE的成熟技术,我们想到了是否可以将该技术运用在在线考试系统中,提出了一个基于J2EE架构的在线考试系统。
通过将该架构与已有结构的在线考试系统进行比较，分析了该架构的优势,重点介绍了该框架的整体构造以及相关的概念和技术。
并通过设计了一个基于J2EE架构的在线考试系统对该架构做了一个比较深入的剖析。
最后，对J2EE技术做了一个总结性的展望，认为该技术有着良好的发展空间和广阔的前景。
关键词：J2EE，在线考试系统，b/s，JavaBean，jsp，数据池

针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。

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。