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

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：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。

简介：摘要：加固显示器后面板加工工序复杂，步骤较多，加工特征多，通过改进遗传算法对其加工路线进行优化，能够提高收敛概率、收敛速度，缩短加工时间，有助于提高生产厂家的经济效益。

简介：摘要：随着市场竞争的日益激烈，对市场状态的监测已经成为企业持续发展和成功的重要因素。有效的市场状态监测能帮助企业及时发现市场变化，调整战略，优化运营，从而获得竞争优势。利用奈曼还原算法合理样本分配，借助FineBI信息处理工具可实现对市场进行精准评价与动态调控，实现了由点到面的过程方法，有利于调整货源组织，保证销量、结构及商业库存的合理性，保证市场价格和社会库存的合理性，同时有利于对客户提供精准的经营之道，提高信息采集点的经营能力和对信息采集工作的认同感。

简介：摘要：通过将原始方位数据变换数据域映射的方式，优化了边界条件下数据不连续的滤波算法，巧妙的解决了359°到0°这个边界条件下数据不连续的滤波问题，经过了工程验证该方法切实可行，对实际工程方位角度的边界处理具有一定的指导和参考意义。

简介：摘要：在当今的机械电子工程领域，智能优化算法得到了广泛的应用，它在自动化控制、机器人控制以及生产过程优化等方面具有举足轻重的地位。在科技的推动下，机械电子工程领域取得了前所未有的突破。智能优化算法作为其中的一种关键技术，已经在自动化控制、机器人控制以及生产过程优化等方面取得了显著的成果。这些算法通过对复杂系统的建模与控制，实现了对资源的合理调配和优化，从而提高了系统的整体性能。本文将深入剖析这些智能优化算法在机械电子工程中的实际应用，旨在为相关研究和实践提供一份有价值的参考指南。

简介：摘要：文本以人工智能算法发明常规审查策略为切入点，从法律适用的角度，重点探索人工智能算法发明客体审查策略，为人工智能算法发明审查过程中遇到的问题给予一定的参考和启示。

简介：摘要：当前，计算机技术被广泛应用于社会生活中的不同领域，在社会生活中的重要性日益凸显。编程软件是计算机技术的核心内容，当计算机编程频率上升时，计算机的效率也将随之上升，而数学算法与编程密切相关。因此，本文基于计算机编程的研究，探究出数学算法的优化方案，最终推动计算机技术的进步。

简介：摘要：本文通过使用 SVM算法对具有自杀倾向的人群进行鉴别。据世界卫生组织报告，每年估计有超过 80万人死于自杀，自杀未遂更是自杀死亡的 25倍。因此提出一个可行的解决方案来预防自杀和降低自杀率十分重要。一般自杀预测研究用到了随机森林算法，利用已有的自残病人的数据，来预测这些病人自杀的可能性。这是一项以现在为结果，回溯到过去的研究。具有局限性，时间耗时长。为了加快模型的构建和预测的精准度，使用支持向量机进行预测。

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简介：摘要：为解决单目图像中冗余像素点不利于深度神经网络快速完成深度信息检测的问题，提出一种基于卷积神经网络的深度线段分类算法。对 ＮＹＵ -Ｄｅｐｔｈ 数据集使用线段检测算法进行线段检测得到原始图像的线段特征图。通过数据预处理结合深度数据得到表征深度信息的线段集合及其标签，提出适用于线段特征的卷积神经网络，实现单目图像中深度线段的分类。本论文从不同方面阐述基于卷积神经网络的深度线段分类算法，希望为研究卷积神经网络的专家和学者提供理论参考依据。

简介：摘要： 近年来关于运动图像的处理在公共安全、生物识别、机器视觉、无人机追踪导航、小区安防等领域的运用非常广泛。对运动图像的处理是后续跟踪识别算法的基础。本文采用 OV7760 摄像头采集原始图像，利用帧间差分法以及光照阈值自适应，以 FPGA 为主控芯片处理运动图像数据， Verilog 硬件编程语言，是在 Quartus ll 13.1 的 Cyclone IV 平台环境下设计、仿真的。

简介：摘要电动汽车及其相关技术是目前汽车行业的研究热点。电动汽车的能量储存在动力电池中，无法直接测量，而电池能量状态的影响因素众多，很难估计准确，从而使电动汽车续驶里程估计不准。本文针对电动汽车各种使用条件，考虑了温度、电池耐久性、 和电流因素对电池产热的影响，分析了产热比例。

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