ACTRAN是FFT公司的旗舰产品。
ACTRAN最初定位于声音的传播（因而定名为ACTRAN），它现在已经覆盖了振动声学和流动声学的各个方面，具备了与当今最先进技术相结合的广泛特征。
比利时FFT（FreeFieldTechnologies）公司是由Jean-Pierre和Jean-Louis博士于1998年创立。
早在十年前Jean-Pierre和Jean-Louis就认识到有限元技术和无限元技术在计算声学领域具有广阔的前景，因此FFT公司在成立之初就专注于基于有限元和无限元技术的计算声学软件的开发，今天当更多的计算声学软件供应商也认识到有限元和无限元技术在计算声学中的领先地位时，FFT公司已经在这个领域辛勤耕耘了十年，这一切使FFT成为计算声学领域的领跑者。
ACTRAN最初定位于声音的传播（因而定名为ACTRAN），它现在已经覆盖了振动声学和流动声学的各个方面，具备了与当今最先进技术相结合的广泛特征。
比利时FFT（FreeFieldTechnologies）公司是由Jean-Pierre和Jean-Louis博士于1998年创立。
早在十年前Jean-Pierre和Jean-Louis就认识到有限元技术和无限元技术在计算声学领域具有广阔的前景，因此FFT公司在成立之初就专注于基于有限元和无限元技术的计算声学软件的开发，今天当更多的计算声学软件供应商也认识到有限元和无限元技术在计算声学中的领先地位时，FFT公司已经在这个领域辛勤耕耘了十年，这一切使FFT成为计算声学领域的领跑者。
2024/4/20 14:58:35
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为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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生物医学工程专业课程设计题目《健康人视觉工作记忆任务多通道脑电信号特征频段提取》包含详细原理、代码、结果
2024/4/13 18:23:47
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1、对火车摄像头的获得的图像进行预处理其中，滤波用高斯滤波，图像增强包括直方图均衡化和增强对比度，边缘检测用canny算子。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2024/4/13 13:50:48
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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
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