BDD100K数据集。BDD100K（Berkley DeepDrive 100K）是一个大规模的自动驾驶数据集，由加州大学伯克利分校的Berkley DeepDrive项目团队创建。该数据集旨在为自动驾驶研究提供大量的真实世界驾驶场景数据。 BDD100K数据集包含超过10万个视频序列，涵盖了不同地点、不同天气条件、不同场景的驾驶情况。每个视频序列都配备了高分辨率的前置摄像头记录的图像和对应的传感器数据，如GPS位置、车辆速度、车辆加速度等。这使得研究人员可以在真实世界的多样化驾驶场景中进行算法和模型的测试和评估。 BDD100K数据集主要关注场景理解和目标检测任务。它提供了包括车辆、行人、自行车、交通标志等多个类别的标注边界框。此外，数据集还提供了语义分割标注，用于对图像进行像素级别的分类。这使得研究人员可以进行更细粒度的场景理解和分析。 BDD100K数据集的规模和多样性使得它成为自动驾驶研究和算法开发的重要资源。研究人员可以利用该数据集进行目标检测、语义分割、行为预测等任务的训练和评估。一共上传的是7万张图片以及对应的标签（json格式），需要进行格式转换。图片过大传不了

引力波的热谱增强了通常的谱。 我们的分析表明，与通常的光谱相比，通过与GW150914的Adv.LIGO的灵敏度和基于maser光的检测器进行比较，还有一些检测热光谱的机会。 膨胀阶段和再加热阶段的行为通常被称为幂律展开，分别像S（η）∝η1 +β，S（η）∝η1 +βs，约束为1 +β<0> 0。 β和β对光谱的形状具有独特的影响。 通过考虑上述比较，我们找到了一些β和β值。 获得的结果为我们提供了有关通货膨胀和再加热阶段演变的更多信息。

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论文的Matlab代码： VK Veludandi 和 K. Vasudevan，“SIMO-OFDM 中卷积编码 DQPSK 基于线性预测的数据检测”， CoRR，卷。 abs/1710.02977, 2017. [在线]。 可用的： http://arxiv.org/abs/1710.02977

位移传感器又称为线性传感器，它分为电感式位移传感器，电容式位移传感器，光电式位移传感器，超声波式位移传感器，霍尔式位移传感器。 LVDT(Linear Varialbe Differential Transformer)是线性可变差动变压器缩写。工作原理简单地说是铁芯可动变压器。它由一个初级线圈，两个次级线圈，铁芯 ，线圈骨架，外壳等部件组成。当铁芯由中间向两边移动时，次级两个线圈输出电压之差与铁芯移动成线性关系。 该位移传感器是一种属于金属感应的线性器件，接通电源后，在开关的感应面将产生一个交变磁场，当金属物体接近器感应面时，金属中则产生涡流而吸取了振荡器的能量，使振荡器输出幅度线性衰减，然后根据衰减量的变化来完成无接触检测物体的目的。 该位移传感器具有无滑动点，工作时不受灰尘等非金属因素的影响，并且低功耗，长寿命，可使用在各种恶劣条件下。位移传感器主要应用在自动化装备生产线对模拟量的智能控制。 总体方案设计………………………………………………2 1.1设计目的 …………………………………………………………………2 1.2总体方案设计 ……………………………………………………………3 第二章 传感器设计 …………………………………………………4 2.1传感器的工作 ……………………………………………………………4 2.2电感式传感器基本特性 …………………………………………………6 2.3传感器的尺寸设计 ………………………………………………………7 硬件电路设计 ………………………………………………9 3.1AD698的特点 …………………………………………………………9 3.2AD698工作原理 ………………………………………………………10 3.3AD698电路设计 ………………………………………………………11 第四章 电路板焊接………………………………………………12 4.1常用元器件识别 ………………………………………………………12 4.2电路板焊接方法 ………………………………………………………14 设计结果与误差分析………………………………………18 5.1设计结果 …………………………………………………………18 5.2误差分析 …………………………………………………………19 5.3设计方案的改善……………………………………………………19 第六章 设计小结…………………………………………………20 参考资料 …………………………………………………………22 附总电路图 ………………………………………………………23

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基于Android平台的生理数据检测系统的研究与设计.pdf

针对当前工业异常数据检测技术未充分考虑数据的时序特征以及训练样本中可能含有异常样本的问题，提出一种检测异常数据的方法：基于时序特征将遥测量与遥信量分为离散量与连续变化量，并分别通过改进后的K-均值算法与传统自回归模型检测离散量与连续变化量的异常数据，在训练聚类模型的过程中，通过计算异常因子来剔除含有异常样本的聚类簇，在训练自回归模型过程中，将不属于正常取值区间的异常样本剔除。最后在OMNeT 平台下搭建仿真小型储水加热工业系统并进行验证，实验结果表明：该方法可以有效地检测出现场设备中的异常数据，相比于其他同类基于聚类的异常检测模型，采用该方法检测异常数据的漏报率更低。

基于线性预测的OFDM系统数据检测 该方法也称为使用预测维特比算法的次优最大似然检测 Also known as suboptimal maximum likelihood detection using a predictive Viterbi algorithm

matlab qpsk调制代码================================================== =====大型SIMO模拟器中的三角近似半精细松弛（TASER）大规模MU-MIMO和JED （c）2016 Christoph Studer和OscarCastañeda电子邮件：＆ 重要信息： 如果您使用模拟器（或其一部分）作为出版物，则必须引用我们的论文： @article {CastanedaGoldsteinStuder：2016，author = {O。 Casta〜neda和T. Goldstein和C. Studer}，期刊= {IEEE电路与系统交易I：常规论文}，标题= {大型多天线无线系统中通过近似半定性松弛进行数据检测}，体积= {63 }，数字= {12}，页面= {2334-2346}，月份= {Dec。}，年份= {2016}} 并在您的论文中明确提及这一点。 有关我们研究的更多信息，请访问： 如何开始模拟： 一种。 对于大型MU-MIMO无线系统： 只需运行 TASER_MIMO_sim 它开始在32 BS天线，使用MMSE