完整中文电子版CNAS实验室具体规定及规则,有CNAS-R01~03和CNAS-RL01~10,d典型如：CNAS-R01-2020认可标识使用和认可形态声明规则；
CNAS-RL01-2019实验室认可规则；
CNAS-RL10-2020生物样本库认可规则等等，具体见附件RAR文件，如需要CNAS-CL01-Gxxx/Axxx/Sxx,可留言或私信给我，谢谢！
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2015/8/2 4:19:07
4.77MB
1
本书系统地论述了古典、现代辨识理论和方法，并探讨了多种如神经网络、遗传神经网络算法、模糊神经网络新的非线性智能辨识技术，引见了诱导和辨识混沌的方法。
分析了各种方法的一致性及特点，并探讨了MAT-LAB软件对各类辨识方法的实现途径。
全书共分8章，在理论分析的基础上，列举了大量的仿真程序、程序剖析和工程应用实例。
本书内容新颖、信息量大，并附开发的多种与辨识相关的源程序光盘，为读者提供了学习或模仿的样本。
本书可供自动化、测控、通信、安全类及相关专业高校师生和工程技术人员选用。
分析了各种方法的一致性及特点，并探讨了MAT-LAB软件对各类辨识方法的实现途径。
全书共分8章，在理论分析的基础上，列举了大量的仿真程序、程序剖析和工程应用实例。
本书内容新颖、信息量大，并附开发的多种与辨识相关的源程序光盘，为读者提供了学习或模仿的样本。
本书可供自动化、测控、通信、安全类及相关专业高校师生和工程技术人员选用。
2020/5/16 14:33:39
10.59MB
1
自述生成器描述命令行应用程序创建专业的自述文件。
目录安装要安装所需的软件包，请在终端中输入npmi。
用法要运转该应用程序，请在终端中输入nodeindex.js。
这是演示该应用程序功能的演示视频。
这是使用该应用程序生成的样本自述文件。
执照该项目已获得MIT许可。
贡献请提交请求请求。
测验要运转测试（如果提供），请在终端中输入npmtest。
问题如有任何疑问，请通过与我联系。
在GitHub上的上查看我的其他作品。
目录安装要安装所需的软件包，请在终端中输入npmi。
用法要运转该应用程序，请在终端中输入nodeindex.js。
这是演示该应用程序功能的演示视频。
这是使用该应用程序生成的样本自述文件。
执照该项目已获得MIT许可。
贡献请提交请求请求。
测验要运转测试（如果提供），请在终端中输入npmtest。
问题如有任何疑问，请通过与我联系。
在GitHub上的上查看我的其他作品。
2021/7/23 8:20:51
10.64MB
1
根据分布式压缩感知理论,提出一种宽带协作频谱感知的方式。
该方式相比于以往的协作压缩频谱感知方式,认知用户传向融合中心的数据精简为压缩信号,各个压缩信号在融合中心进行融合重构,这样就减少传向融合中心的数据量,缓解融合中心的数据压力,并且可以提高信号重构的成功率。
同时,根据压缩抽样匹配追踪算法,提出一种联合压缩抽样匹配追踪算法。
该算法思想是通过加权融合测量样本、迭代重构原信号,以恢复共同的频谱支撑集,完成协作频谱感知。
仿真结果表明:与经典的DCS-SOMP算法相比,本文算法功能更优,所需的滤波器数更少。
该方式相比于以往的协作压缩频谱感知方式,认知用户传向融合中心的数据精简为压缩信号,各个压缩信号在融合中心进行融合重构,这样就减少传向融合中心的数据量,缓解融合中心的数据压力,并且可以提高信号重构的成功率。
同时,根据压缩抽样匹配追踪算法,提出一种联合压缩抽样匹配追踪算法。
该算法思想是通过加权融合测量样本、迭代重构原信号,以恢复共同的频谱支撑集,完成协作频谱感知。
仿真结果表明:与经典的DCS-SOMP算法相比,本文算法功能更优,所需的滤波器数更少。
2021/9/8 14:25:08
357KB
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用matlab实现了机器学习中的感知机学习算法（perceptronalgorithm），利用前500个样本值训练分类器，用剩余样本做测试。
2021/3/21 18:16:26
4KB
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该车牌识别训练样本包括了所有的字符，数字0~9，和26个英文字母（由于我国车牌中英文字母没有‘I’和‘O’，所以实际是24个英文字符）。
所以共有34个文件夹。
每个文件夹中有50个图片。
（即有50个不同的0，50个不同的1......）该训练样本对车牌识别进行训练有很大协助。
所以共有34个文件夹。
每个文件夹中有50个图片。
（即有50个不同的0，50个不同的1......）该训练样本对车牌识别进行训练有很大协助。
2022/10/1 4:20:16
988KB
1
非分散红外（NDIR）光谱仪常被用来检测气体和测量碳氧化物（例如一氧化碳和二氧化碳）的浓度。
一个红外光束穿过采样腔，样本中的各气体组分吸收特定频率的红外线。
通过测量相应频率的红外线吸收量，便可确定该气体组分的浓度。
之所以说这种技术是非分散的，是因为穿过采样腔的波长未经事后滤波；
相反地，光滤波器位于检波器之前，以便滤除选定气体分子能够吸收的波长之外的所有光线。
一个红外光束穿过采样腔，样本中的各气体组分吸收特定频率的红外线。
通过测量相应频率的红外线吸收量，便可确定该气体组分的浓度。
之所以说这种技术是非分散的，是因为穿过采样腔的波长未经事后滤波；
相反地，光滤波器位于检波器之前，以便滤除选定气体分子能够吸收的波长之外的所有光线。
2019/11/19 10:55:22
278KB
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在快速傅里叶变换(FFT)方法处理单幅干涉图原理的基础上,提出一种基于样本块匹配的干涉图延拓方法,利用干涉图像的可信度和等照度线特征,来确定待填充块的优先权,然后在干涉图的已知区域寻找与待填充块最相似的样本块来进行填充。
充分利用了干涉图的条纹特征,结合梯度变化方向有效地合成纹理信息,具有很好的延拓效果。
最后将该干涉图延拓方法与傅里叶变换,合适的滤波函数和相位解包方法结合起来构成整套单幅干涉图处理方法。
采用该单幅干涉图处理方法获得的波面峰谷值与Zygo移相干涉仪得到的平均相差不到λ/100,并且两种方法获得的波面均方根值平均相差不到λ/200。
充分利用了干涉图的条纹特征,结合梯度变化方向有效地合成纹理信息,具有很好的延拓效果。
最后将该干涉图延拓方法与傅里叶变换,合适的滤波函数和相位解包方法结合起来构成整套单幅干涉图处理方法。
采用该单幅干涉图处理方法获得的波面峰谷值与Zygo移相干涉仪得到的平均相差不到λ/100,并且两种方法获得的波面均方根值平均相差不到λ/200。
2019/10/18 9:53:20
1.99MB
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viola-jones论文RobustReal-TimeFaceDetection中的haar+Adaboost人脸检测方式、人脸检测样本库正负样本，人脸库2000+，非人脸库4000+
2020/1/3 10:47:49
4.22MB
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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