针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。
通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。
采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。
应用Softmax回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。
通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达85%。

安卓opencv实现人脸检测，人脸识别，人脸对比，实现opencv对图像的翻转，镜像等操作。
实现多人检测

MSET是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术，是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础，对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计，以这种正常的状态估计作为标准。
当得到实际的运行数据时，同样以健康数据为基础，并找到实际数据与健康数据的关联程度，以此对实际运行状态做出估计，这种＂程度＂是通过权值向量来决定的，用于衡量实际状态与正常状态的相似性。
最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折，并引入残差的概念，最终进行诊断。
目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

YML保存cvCompareHistcvCalcEMD2直方图对比opencvvs2010内含详细注释

程序包分为4部分，分别对应4个任务1、Task1a、Awgn.mAWGN信道理论误码率b、simulationAwgnPe.m仿真误码率函数c、main.m主函数，绘图2、Task2a、project_1_QAM.mdlSimulink仿真16QAM模块图b、project_1_PSK.mdlSimulink仿真QPSK模块图c、project_1_main2.m绘出QPSK编译码误码率曲线d、project_1_main3.m绘出16QAM编译码误码率曲线3、Task3a、Task3_116qam下软解调与硬判决译码性能对比b、Task3_2QPSK下软解调与硬判决译码性能对比c、Task3_316qam下未凿孔与凿孔卷积码译码性能对比d、Task3_4QPSK下未凿孔与凿孔卷积码译码性能对比4、Task4a、Task4_1卷积码在瑞丽衰落信道和复信道中的误码特性b、Task4_2QAM在H信道下软解调与硬判决译码性能对比

《瑞文智力测验》是心理学领域中广泛应用的一种智力评估工具，由英国心理学家JohnC.Raven在20世纪30年代所创制。
它以其独特的图像推理模式和跨文化适用性而闻名，广泛用于教育、职业选拔以及临床评估等多个领域。
瑞文智力测验主要考察的是个体的逻辑推理能力、空间认知能力和问题解决能力，而非特定的文化背景知识。
测试形式以图片为主，分为多个系列，如标准进步矩阵（StandardProgressiveMatrices,SPM）、彩色进步矩阵（ColouredProgressiveMatrices,CPM）等，适用于不同年龄层的测试对象。
该测验包含一系列图形矩阵，每个矩阵都缺少一个图案，测试者需要根据逻辑规律找出缺失的部分。
矩阵的难度逐渐提升，从简单到复杂，以考察被试者的智力水平随难度增加的适应性。
由于其无文字、无语言的特点，瑞文智力测验具有很高的公平性和客观性。
在《瑞文智力测验》的压缩包中，包含了完整的测试题目和答案。
自测者可以通过对比答案，了解自己的表现和智力水平。
然而，需要注意的是，自我评估的结果可能不如专业人员的评估准确，因为专业评估会考虑更多因素，如测试环境、压力等。
此外，虽然自我测验方便，但过度依赖或频繁进行此类测试可能影响个人对自我能力的认知，甚至产生不必要的焦虑。
在实际应用中，瑞文智力测验的结果通常与其他心理测量工具结合使用，以全面评估个体的心理素质。
比如，它可以与韦氏智力量表（WechslerIntelligenceScale）一起，帮助鉴别个体在言语理解、操作技能和综合智力上的优势与劣势。
同时，这些结果对于教育规划、职业指导、心理咨询等方面都有重要参考价值。
瑞文智力测验是一种科学、公正的智力评估工具，对于理解个体智力结构和潜能具有重要意义。
然而，它仅是评估手段之一，不能完全定义一个人的能力和潜力。
正确的理解和使用瑞文智力测验，能帮助我们更好地认识自己，为个人发展提供有益的参考。

（1）用文件保存试题库。
（每个试题包括题干、4个备选答案、标准答案）。
（2）试题录入：可随时增加试题到试题库中。
（3）试题抽取：每次从试题库中可以随机抽出N道题（N由键盘输入）。
（4）答题：用户可实现输入自己的答案。
（5）自动判卷：系统可根据用户答案与标准答案的对比实现判卷并给出成绩。
（6）退出。

运用MATLAB三角级数法生成模拟的时域路面，并与国家标准的八级路面在频域里进行验证。

星载多普勒测风激光雷达系统（ALADIN）机载演示器（A2D）分别在2007年11月、2008年12月、2009年9月进行了3次飞行任务。
利用获取的海表面反射信号进行海表面反射率特性的研究。
在海表面反射率模型中综合考虑白帽、海面光谱反射和海水体的散射贡献，对355nm海表面反射测量结果和模型进行了对比，测量结果体现了受海面风驱动的海表面反射率的变化特征，以及来自海水体的不可忽视的贡献，并利用较高入射天底角的测量数据对海水体散射贡献进行了估计。

关于MPI、并行计算的总结对比，目录如下：1.并行计算1.1.相关背景1.2.什么是并行计算1.3.主要目的1.4.并行计算与分布式计算1.5.并行的基本条件1.6.主要的并行系统1.6.1.共享内存模型1.6.2.消息传递模型1.6.3.数据并行模型1.6.4.对比分析2.MPI2.1.什么是MPI2.2.MPI的实现2.3.MPI基本函数2.4.MPI功能特点2.5.技术对比分析2.5.1.共享内存模型（以OpenMP为例）2.5.2.分布式内存模型2.6.小结3.问题解释3.1.并行计算和MPI是什么关系？为了实现并行计算，是否使用MPI技术即可实现？3.2.MPI技术原理是什么，即基础设施提供什么样的支持能力？3.3.为了实现并行计算，应用软件需要什么样的特殊设计3.4.什么样的软件需要并行计算4.部分参考资料

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。