将运动目标跟踪问题分解为运动检测和目标跟踪分别加以讨论，分类描述了目标跟踪问题的研究现状、研究方法及常用算法，比较了各种方法的优劣及面临的技术难点问题，并对运动目标跟踪算法的研究前景进行了展望。
2024/4/11 16:47:25
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Xmandata全量消费大数据商圈模型实战，因果网络模型是一种计算元素之间因果关系的工程类数学模型，相比于被广泛应用的统计性指标综述，或被认为当前业界领先的传统统计类、经济类、逻辑类模型的使用，无论精确度、人工工作量、模型的落地效率都有了非常大的提升。
2024/3/29 21:41:39
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软件无线电是最近几年提出的一种实现无线电通信的体系结构,被认为是继模拟通信、数字通信之后的第三代无线电通信技术。
在无线电应用领域，软件无线电已经成为一个重要的研究课题。
特别是在信息成为主导市场竞争优胜劣汰、军事斗争成败等重大问题的关键因素后，软件无线电技术作为一种有利于技术体制改革创新、有利于提高信息处理能力的关键技术，已经得到了飞速的发展。
介绍了软件无线电的基本概念、功能结构、关键技术等问题，同时阐述了软件无线电的应用和发展前景。
在无线电应用领域，软件无线电已经成为一个重要的研究课题。
特别是在信息成为主导市场竞争优胜劣汰、军事斗争成败等重大问题的关键因素后，软件无线电技术作为一种有利于技术体制改革创新、有利于提高信息处理能力的关键技术，已经得到了飞速的发展。
介绍了软件无线电的基本概念、功能结构、关键技术等问题，同时阐述了软件无线电的应用和发展前景。
2024/3/24 12:10:40
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作为一种新兴的群体智能算法,果蝇优化算法(FOA)因其简单有效而在诸多领域得到成功应用.分析FOA的搜索原理和优缺点,围绕目前的改进和相关应用进行综述.重点讨论FOA改进策略,包括改进搜索半径,改进候选解的生成机制、多种群策略等,以及FOA在复杂函数优化、组合优化和参数优化等方面的应用.最后给出FOA在算法改进和实际应用方面研究的新思路.
2024/3/23 9:50:10
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图书馆管理系统毕业设计，论文开题报告，任务书，中英文翻译，文献综述，中期检查表全套内容
2024/3/15 4:55:29
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目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。
近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat，到后面的Fast/FasterR-CNN，SSD，YOLO系列，再到2018年最近的Pelee。
短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从twostage到onestage，从bottom-uponly到Top-Down，从singlescalenetwork到featurepyramidnetwork，从面向PC端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat，到后面的Fast/FasterR-CNN，SSD，YOLO系列，再到2018年最近的Pelee。
短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从twostage到onestage，从bottom-uponly到Top-Down，从singlescalenetwork到featurepyramidnetwork，从面向PC端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
2024/3/11 5:24:12
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基于深度学习的软件源码漏洞预测综述，马倩华，李晖，深度学习方法能自动提取软件源代码的一些语法语义特征进行漏洞预测,已有一些研究证实了其有效性,但该领域还没有统一的指导原则,本
2024/3/8 4:40:51
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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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