数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

都是本人参照书籍，一个表格一个表格画的，很全面，很好用，所以分数高一点，见谅哈~E1：单元测试计划；
E2：系统&验收测试计划；
E3：需求可追溯性矩阵；
E4：测试计划（客户服务器架构和因特网螺旋测试）；
E5：功能测试矩阵；
E6：图形用户界面组件测试矩阵（客户服务器及因特网螺旋测试）；
E8：测试用例；
E9：测试用例日志；
E10：测试日志总结报告

五子棋毕业设计论文,VC实现,采用了极大极小搜索人工智能（ArtificialIntelligence）英文缩写为AI。
人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。
人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。
像布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。
而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。
技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。
接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；
从一开始只有一些下棋

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以企业内部的流程化管理思想，以流程为核心，从业务接单到产生派工制作，到生产完成，订单交货，最后产生应收帐的整套完整流程，各流程之间的数据可以上下追溯，而不是简简单单的开单打印功能而已。
例如：作为厂部，车间可以随时调出订单信息，包括订单要求的图样、尺寸、项目、交货日期等信息；
作为门市，可以随时了解到订单的生产进度，完工日期，可以随时了解到客户的欠款信息及信用额度；
作为财务部，可以随时了解到订单的预收款、已收款、以及欠款，可以及时催收账款，降低风险。
通过业务信息的整合，同时也避免了接单后白干活，或者是没人干的情况。

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农药可追溯管理系统，基于vb.net开发，实用于WINXP-WIN10系统，数据库采用ACC，方便实用

基于javaweb开发的mes生产制造系统，该系统基于ssm框架开发，系统功能包括：系统管理、车间基础数据建模、计划管理、物料控制、生产执行、质量管理、库存管理、看板管理、数据分析等主体功能模块。
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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。