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因传统的点对点实物传递模式及常规快递柜服务模式不能满足校园内实物传递的需求,故文中基于智慧校园云平台提供的数据与服务,对智能快递柜系统进行改进,加强了其智能化程度和个性服务功能,增加了一对多、多对一和多对多的实物收发模式,搭建了校园内各部门之间或个体之间实物传递的便捷通道。系统设置了人脸识别认证、多模式实物存取和个性化定制等功能,既方便了校园师生,又降低了疫情期间因人与人之间直接接触造成病毒感染的机率。实验表明,所设计的校园物流平台可满足校园内多样化的实物传递需求,如文件、书籍、作业本、作品等,同时也可用作高智能快递柜。 相似文献
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同一组特征向量对不同的情感,其识别能力不同.以HMM作为语音情感分类器模型,对不同情感状态选择不同的特征向量进行识别.系统分两个阶段完成:首先基于漏识率和误识率最小的决策原则,采用优先选择(PFS)算法分别为每种情感状态选择最优的特征向量,然后用这些特征向量分别建立对应情感状态的HMM模型.利用北航情感语音库(BHUDES)对算法进行验证,将所有实验样本分为训练样本集、特征选择样本集和测试样本集3组,采用交叉实验的方法对本算法进行验证,结果表明,与单特征向量HMM相比,多特征向量HMM可达到更高的识别精度. 相似文献
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在数字射线成像检测技术中,当物体形状不适宜于旋转扫描时,传统的X射线计算机断层成像技术(CT)难以得到其3维信息,对于这种情况,立体视觉是一种较好的解决方案。立体视觉的关键技术是立体匹配,尽管目前立体匹配技术的研究已取得了很大的进展,然而这类研究主要局限于可见光等反射成像领域,对X射线图像等透射成像领域的研究很少。由于成像原理的不同,透射图像的立体匹配技术与可见光图像存在很大差异。为了对X射线图像进行正确匹配,根据射线图像的特点,首先制定了合理的立体匹配策略,并指出边缘是一种"好"的匹配基元;然后建立了射线图像立体匹配的约束条件,同时分析了射线图像匹配不确定性的原因;最后确定了由粗到精的两步匹配方法,并提出利用多目视觉约束来实现精匹配。利用工业射线像增强器系统对标准样件进行成像的实验结果表明,该技术是可行的,匹配的绝对平均误差在2pixels范围内。 相似文献
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基于双BP神经网络数据融合的水声定位研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多传感器水声定位的数据融合问题,对目前常用的基于BP神经网络的数据融合算法进行改进,提出了基于双BP神经网络数据融合的水声定位算法.该算法首先将传感器采集回来的数据依次输入到异常数据识别网络,进行训练,剔除异常数据点,再将异常数据识别网络所训练出来的有效数据输入到有效点融合网络,得出最终的定位目标.仿真实验表明,与常规的基于多传感器的水声定位算法相比,该方法在速度和精度上都存在一定优势. 相似文献
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局域网的信息安全与病毒防治策略 总被引:1,自引:0,他引:1
付丽琴 《计算机光盘软件与应用》2010,(2):13-13
随着计算机网络的不断发展和普及,计算机网络带来了无穷的资源,但随之而来的网络安全问题也显得尤为重要,文章重点介绍了局域网安全控制与病毒防治的一些策略。 相似文献
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地下室工程采用UEA混凝土技术,用膨胀加强带替代后浇缝,通过调整UEA掺量改善混凝土收缩变形,控制裂缝出现,降低混凝土浇筑温度,合理配筋,加强养护,确保地下室无渗漏。 相似文献
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基于反求工程技术和快速原型制造(RPM)技术的产品快速开发 总被引:2,自引:0,他引:2
制造业已经历了以价格、质量为主的竞争时期,商业机遇响应速度逐渐成为现今企业竞争的第一要素。因而论述了快速原型制造技术和反求工程技术在产品快速开发中的应用和技术实现。 相似文献
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反求工程中的实的数据获取技术 总被引:1,自引:0,他引:1
目的 综述了反求工程中的实物数字化技术 .方法 分析比较了各种数字化技术的特点 .结果 零件的数字化方法很多 ,但各有优点与缺陷 .结论 数据获取技术是反求工程中的关键技术 ,应针对不同实物特征及测量要求选取合适的数字化方法 相似文献
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在浮选流程中,回收率是一项重要的工艺指标,目前主要通过离线人工化验的方式获取,少量的企业通过在线仪表测量。人工化验具有2-3小时的时间延迟,而在线测量仪表价格高昂,导致工人不能及时有效地得到回收率实时数据,从而对工艺做出相应的调整。人工智能神经网络具有容错能力强、鲁棒性好等优点,本文在分析浮选工艺中多个影响因素的基础上,提出了基于人工智能神经网络的浮选回收率的软测量模型。该模型可以有效克服浮选过程变量耦合性强、工艺复杂等等因素。通过仿真验证,该模型的输出与实际样本数据误差很小,可有效对浮选回收率进行软测量。 相似文献