财务人员的福利,一款炒鸡好用的发票管理系统,快速扫描纸质发票,一分钟40张,无论是想要获取发票影像,还是提取发票信息生成台账表,都可以。
系统内置OCR识别功能,只需扫描一次就可以进行发票的查重查验,并且生成查验凭证,可以对扫描后的发票图片进行自动命名,满足财务人员对于发票的各种想象,随系统自带报销系统,不限制员工数量。
财务办公必备的神器,可辅助财务人员对专用发票快速进行批量抵扣认证,告别一张一张手动勾选认证。
系统直接链接国家税务总局,可自动校验发票的抬头税号地址电话,收到发票的第一时间就自动审核能否错误。
开票方能否为税收违法失信企业,一键查验,告别问题发票。
员工提交的发票存在违规内容,可以提前设置货物黑名单,不再人眼逐张审核。
内置强大的OCR识别能力,各种你常见的和想象得到的发票,都可以扫描和识别,辅助财务人员快速审核员工的报销单,系统自动计算金额和审核发票,再也不用拿计算机加减了,再也不用打开卡的要死的发票查验网站了。
发票扫描后支持影像的存储和数据的导出,以后各部门要发票复印件,再也不用翻箱倒柜的查找,系统支持按代码、号码精确查询,也可以模糊查询,可以直接打印输出。
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利用双端口网络分析仪测量差分阻抗为了抑制噪声,如今射频和微波电路的输入和输出端口普遍采用了差分电路。
不幸的是,差分电路的阻抗测量不能直接利用普通的射频测试设备进行测量。
如下引见的测试方法提供了一种比较精确测量差分阻抗的途径,该方法避免了利用巴伦和变换器及由它们带来的测量误差。
2015/9/27 2:01:14 99KB 网络分析仪
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风电机组偏航系统具有高度的非线性与不确定性,采用传统的基于精确数学模型控制方法用于风电机组偏航系统,难以获得期望的稳定性、鲁棒性等控制功能。
针对以上问题,借鉴传统静态神经网络的逆系统控制方法,并根据非线性自回归平均模型(NARMA-L2),给出了基于合作粒子群算法(CPSO)的PID神经网络控制策略(PIDNNC),并基于该策略设计了PIDNNC积分合成控制系统,提出了基于该策略的PIDNN神经网络控制系统设计方法。
通过建立偏航系统的仿真模型进行仿真实验,并与PID控制器的控制效果进行比较,表明该控制策略
2019/8/21 12:21:29 849KB 工程技术 论文
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要解决的是一个医学图像的二分类问题,有AK和SK两种病症,根据一定量数据,进行训练,对图像进行预测。
给定图片数据的格式:解决思路整体上采用迁移学习来训练神经网络,使用InceptionV3结构,框架采用keras.具体思路:读取图片数据,保存成.npy格式,方便后续加载标签采用one-hot方式,由于标签隐藏在文件夹命名中,所以需要自行添加标签,并保存到.npy文件中,方便后续加载将数据分为训练集、验证集、测试集使用keras建立InceptionV3基本模型,不包括顶层,使用预训练权重,在基本模型的基础上自定义几层神经网络,得到最后的模型,对模型进行训练优化模型,调整超参数,提高准确率在测试集上对模型进行评估,使用精确率、召回率对单张图片进行预测,并输出每种类别的概率如何加载实际数据,如何保存成npy文件,如何打乱数据,如何划分数据,如何进行交叉验证如何使用keras进行迁移学习keras中数据增强、回调函数的使用,回调函数涉及:学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化如何使用sklearn计算准确率,精确率,召回率,F1_
2019/2/11 6:55:35 1003KB keras 深度学习 图像分类 cv
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1.刷新频率200Hz(间隔5ms),精确到毫秒2.半通明悬浮,可拖拽调整位置3.点击变换背景色
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CPU-Z是一款免费软件,可收集系统某些主要设备的信息:·处理器名称和编号、代号、进程、包、缓存级别。
·主板和芯片组。
·内存类型、大小、时序和模块规格(SPD)。
·实时测量每个内核的内部频率、内存频率。
CPU-Z中文版是一款权威的CPU处理器检测工具.CPU-Z最新版CPU检测工具支持CPU种类相当全面,软件的启动速度及检测速度也很快,能够精确的检测出CPU,主板,内存,显卡,SPD等相关信息,包含制造厂及处理器名称,核心构造及封装技术,内部外部频率,最大超频速度侦测,处理器相关可以使用的指令集等.它可以看出哪家厂牌,内频,Cache等玩家常提到的数据月更软件了,8月29日更新的最新版电脑装机检测必备工具,尤其在淘宝上或闲鱼买二手CPU,必须用这个软件查看cpu信息,买二手CPU看下,规格里 后面是不是有ES QS的字母,还有看一下修订,就是CPU的步进,好象字母越大越好一点看内存条频率及XMP
2019/1/26 18:22:32 1.71MB CPU-Z
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osgQTWidget集成osg到qt的一个widget中一个使用osg和qt制作的渲染widget.可以做到即插即用JimmieKJ/osgQTWidget一个使用osg和qt制作的渲染widget.可以做到即插即用版本信息---osg(3.4)qt(5.5)ubuntu(16.04)使用的库:osg:bullet:osgWorks:osgBullet:osgModeling:实现的功能:无缝集成到qt渲染模型,百万级以上点云,边框等3.支持通明渲染显示,点击选中,拖动物体的位姿等4.集成了bullet的碰撞检测,支持复杂模型精确的碰撞检测,支持点云与模型碰撞检测支持一个界面多个渲染窗口
2016/4/17 19:12:27 19.44MB C++
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(更多详情、使用方法,请下载后细读README.md文件)English繁體中文日本語Deutsch\nLibDriverHMC5883L\n霍尼韦尔HMC5883L是一款表面贴装多芯片模块,专为低场磁场感应而设计,具有数字接口,适用于低成本罗盘和磁力测量等应用。
HMC5883L包括我们最先进的高分辨率HMC118X系列磁阻传感器和一个ASIC,其中包含放大、自动消磁带驱动器、偏移消除和一个12位ADC,可实现1°至2°罗盘航向精确性。
I2C串行总线允许简单的接口。
HMC5883L是一款3.0x3.0x0.9mm表面贴装16引脚无引线芯片载体(LCC)。
HMC5883L的应用包括移动电话、上网本、消费电子产品、自动导航系统和个人导航设备。
\nLibDriverHMC5883L是LibDriver推出的HMC5883L全功能驱动,提供连续模式磁场强度读取、单模式磁场读取等功能。
LibDriver符合MISRA。
\n目录\n操作说明\n安装\n用法\n基本示例\n示例镜头\n文档\n贡献\n执照\n
2018/9/24 22:45:15 3.27MB C
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针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题,提出了YCrCg颜色模型,选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理,采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割,并根据图像中作物行的特点,提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。
该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点,通过移动上下端点位置产生不同斜率直线,选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。
实验表明,不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行,处理一幅640pixel×480pixel图片耗时约为16.5ms,直线扫描算法能快速精确的检测出导航线,与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。
2020/4/17 11:09:47 4.05MB 机器视觉 颜色模型 图像分割 导航线
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提及智能车竞赛,所有电子相关专业的大学生或多或少都参加此类比赛,也承载了数万学子青春奋斗的美好,无数次通宵达旦只为在赛场上那千分之一秒的激情。
但对于很多初入比赛的鲜肉来说,无尽的资料手册、新的赛制要求、核心板电路该如何设计?K66主控芯片怎样发挥应有优势?电磁组传感器究竟该如何优化?转向控制怎样才能更精确?诸多问题都使本人感到无从下手。
龙邱科技,大家并不陌生,几乎所有参加过智能车大赛的团队都有用过该公司的相关套件及模块,多年来龙邱科技作为飞思卡尔(恩智浦)智能车大赛御用开发套件主要供应商之一,被飞思卡尔(恩智浦)确立为重要合作伙伴。
09年全国大学生智能车竞赛总决赛中有60%采用该公司最小系统模块,并与多所国内知名高校都有深度合作,创建联合实验室等重点项目,如清华大学、北京理工大学、上海交大等。
今天我们有幸邀请到龙邱智能科技有限公司创始人兼研发部经理chiusir,来听听他有哪些锦囊妙计吧!
2019/4/13 14:53:25 11.94MB K66
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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