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香港科技大学计算机系主任，AAAIFellow杨强在2017年人工智能大会（CCAI2017）报告的ppt，讲述了最新的深度学习的主要模型

基于STM32F4的智能手环源程序该程序可以实现测量心率、血压、步数、以及温湿度、等等

该附件为物联网智能仓储管理系统，通过M0开发板进行采集温湿度数据、光感数据、三轴数据等，发送给Linux操作系统，多线程并发控制，对Linux多线程编程与Linux下驱动开发有很好的帮助，欢迎下载。
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麦苗守护是一款家长守护孩子的应用，帮助家长正确引导孩子的手机使用习惯，科学智能地防止孩子沉迷游戏，守护孩子健康、有度地上网。
主要功能一键锁屏：家长可以在睡眠时间立即暂停使用或者锁定孩子的手机，以防止孩子过度使用他们的手机。
软件使用时长控制：[1]设定一个合理时间段，可以让孩子使用学习外的应用和游戏软件，达到使用时长，立即关闭这些应用。
网址屏蔽：筛选有利于学习的网站，屏蔽不良信息的网站，以防止您的孩子受到任何网上的不良影响。
实时追踪：确定孩子的定位，获取他们准确的活动位置。
家长也可以查看历史位置记录。
安全围栏：合理地设置地理围栏作为安全活动区域，并在孩子进入或离开该区域时收

随着人们对基于位置的服务（LocationBasedService，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。
人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。
WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。
指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性，成为定位技术中的一个研究热点。
基于此，本课题重点研究并改进指纹定位算法，设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。
首先，通过阅读大量相关的文献资料，对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析，包括WIF1无线通信技术，室内无线定位技术以及位置指纹定位技术，并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。
其次，根据前面提到的定位过程中的关键影响因素，介绍了对应的解决方案。
分析与研究了几种典型的指纹定位算法，包括最近邻法（NN）.K近邻法（KNN）、K加权近邻法（WKNN），并提出算法的改进方案，使用MATLAB软件进行算法的仿真分析，寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。
通过分析几种算法的性能仿真结果，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
然后，通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析，提出了一种基于Android的WIF1室内定位系统设计方案。
接着介绍了定位系统软件开发环境，并设计了定位系统总体架构，以及定位系统的各个功能模块。
在各项设计确定以后，采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。
最后，搭建了WIFI室内定位实验环境，使用完成的室内定位系统结合硬件资源，在实验环境下，进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试，并记录呈现在定位客户端上定位结果，分析对应的定位性能.

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使用python3完成一些人工智能实验，包括tensorflow2的使用，卷积神经网络的使用，图形图像的分类训练等

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。