简介：摘 要：为了能够有效解决类肤色背景下图像中高效分割静态手势困难的问题，本文将利用质心分水岭算法的静态手势分割算法模型，通过实验发现，该模型对于静态手势的识别率已经达到97.63%。

简介：摘要：计算电磁学已成为解决复杂电磁工程问题最有效的方法之一，本文对现有的电磁仿真算法总结，并提出电磁仿真算法的选取建议。

简介：摘要 随着人工智能技术的不断发展，深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型，并且可以根据不同的模型结构，快速地提取出更多的信息，这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业，比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此，将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。

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简介：摘要：本文基于EMD算法，对其在信号分析领域应用进行了深入的探讨。文章介绍了EMD算法的原理和特点和其在信号分解和频谱分析方面的优势。并且结合实际应用案例，展示了EMD算法在生物医学、工程领域等多个领域的广泛应用前景，具有重要的理论意义和实际应用价值。

简介：摘要：屏蔽门在我们的生活中被广泛使用，无刷直流电机为其提供主要的动力来源，本文基于屏蔽门的电机控制系统进行研究，在传统PID控制算法的基础上，提出了对于无刷直流电机转速的模糊PID控制算法，并通过建立MATLAB/Simulink模型仿真验证，得出采用模糊PID控制算法拥有更好的控制效果。

简介：摘要：近年来，随着科学技术的发展，从传统的人工识别方法到自动识别方法，目标识别已成为研究的热点之一，识别的准确性和效率大大提高。计算机视觉技术中目标识别是重要应用，已在各个工业领域得到应用。为了检测特定的环境和目标，由于恶劣条件的复杂性，没有针对其多种环境的通用算法。

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简介：摘要：本文探讨了如何对Python开发的算法模型进行实时监控，以了解其对服务器资源的使用情况。首先介绍了监控算法模型运行的基本方法，包括系统资源监控、进程监控和日志分析。接着，详细讨论了整体框架设计和算法模型监控实施策略，并提出了针对监控结果进行性能优化的策略。最后，对未来监控和性能优化技术的发展进行了展望。

简介：摘要：本文对机器人路径规划的优化算法进行了深入研究。首先介绍了机器人路径规划的基本概念，然后详细比较了基于搜索、梯度、模拟退火和遗传算法的四种优化算法，并分析了它们的优缺点和适用场景。最后，探讨了未来机器人路径规划的研究方向，包括多智能体协同路径规划、强化学习与路径规划的结合、深度学习在路径规划中的应用以及实时路径规划与控制。本文对于推动机器人路径规划技术的发展具有一定的指导意义。

简介：摘要：为了克服Chameleon聚类算法无法有效的处理混合属性数据的缺点，本文提出一种改进的Chameleon聚类算法。该算法首先采用一种新的两阶段聚类整合算法，适用于处理大规模数据集；其次对聚类分析中计算相似性的欧式距离进行拓广，使新算法能够处理混合属性数据。通过实例验证该算法可以很好的解决含有混合属性的大规模数据集问题。

简介：摘要：在电机控制领域，滑模控制算法因其具有良好的动态性能和抗扰动能力而备受关注。然而，滑模控制算法在实际应用中也存在抖振问题，影响了系统的稳定性和性能。为了克服这一问题，将探讨一种基于时变边界层的滑模控制算法，并在两相混合式步进电机控制中进行应用。

简介：摘要：本项研究的目的是探索磨削加工刀具磨损机理，并研制出自动磨损补偿算法来提高加工精度，延长刀具寿命。在磨削加工过程中，刀具磨损主要受到磨削力，热应力和材料去除率等因素影响。通过深入地分析这几个因素对刀具磨损所产生的作用，研究并设计出一套磨损补偿自动算法。算法主要由实时监测技术，数据处理和分析，补偿策略制定等部分组成。通过对算法进行编程实现与实验验证表明，所提补偿算法可有效改善磨削加工性能。试验结果表明设计的自动磨损补偿算法能够显著改善加工精度并有效地延长刀具使用寿命。

简介：摘要：深度学习已经在目标检测领域取得了显著的进展，通过自动学习特征表示和端到端的训练方式，提高了目标检测的准确性和效率。本文对基于深度学习的目标检测算法进行了综述，包括单阶段和两阶段检测器。单阶段检测器如YOLO和SSD直接在图像上进行密集预测，具有实时性和高效性，但可能存在定位不准确性。两阶段检测器如R-CNN系列通过候选区域生成和分类/定位两个阶段实现更精确的定位，但计算资源消耗较大。选择适合任务需求的检测器取决于实时性、准确性和定位要求。未来，深度学习目标检测算法将进一步发展，结合单阶段和两阶段的优势，以提高性能和效果。

简介：摘要：在当今复杂多变的商业环境下，组织面临着日益增长的决策挑战。这些决策涉及市场营销、供应链管理、金融风险评估、资源分配等众多方面。本论文旨在深入研究业务决策支持模型及算法技术，探讨其在不同领域的应用和发展。业务决策是组织成功的关键因素之一，它需要利用有效的模型和算法来帮助管理者做出明智的决策。本文将介绍业务决策支持的概念、重要性以及现有的模型和算法，并对其在实际应用中的应用案例进行分析和评估。最后，我们将探讨未来业务决策支持模型及算法技术的发展方向。

简介：【摘要】随着信息时代的到来，客户数据量急剧增加，这使得客户智能分析成为企业决策的重要组成部分。客户智能分析作为一种重要的数据驱动决策方法，通过对客户数据进行分析和挖掘，为企业提供战略指导和决策支持。本论文旨在研究客户智能分析模型及算法技术，探讨其在实际应用中的价值和挑战。

简介：摘要：深度学习技术在视频监控系统中的应用已经成为当前研究的热点之一。本文介绍了基于深度学习算法的视频监控系统的设计与实现。首先，对现有的视频监控系统中存在的问题进行了分析，然后提出了使用深度学习算法来实现视频内容的实时识别和分析。接着介绍了系统的整体架构，包括视频数据的采集、预处理、深度学习模型的训练以及实时监控与报警系统的设计。在系统实现方面，采用了卷积神经网络（CNN）进行视频内容的识别和分析，结合GPU加速实现了高效的实时处理。最后，通过实验验证了系统在人脸识别、行为分析等方面的性能，结果表明基于深度学习算法的视频监控系统在实际应用中具有较高的准确性和效率。

简介：摘要：随着深度学习的发展，用计算机处理图像，辅助人类视觉进行检测和识别得到了广泛应用，如人脸检测和人脸关键点定位技术。人脸的检测和关键点定位在生活中经常于人脸的分析处理，如人脸识别、脸部体温测量、表情识别等，同时在视频监控、人机交互等方面有广泛的应用前景。

简介：摘要：本文基于主成分分析（PCA）和图像匹配技术，提出了一种飞机识别算法。该算法通过对飞机图像进行PCA降维处理，提取关键特征，并利用图像匹配算法对待识别图像与数据库中的飞机图像进行比对。实验结果表明，该算法在飞机识别任务中具有较高的准确性和鲁棒性，可应用于实际的飞机识别系统中。

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