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单、双精度浮点数与16进制相互转换，文档中已列出相应函数，可直接调用。

大行程、高精度X-Y滑台全套图纸-几何模型

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matlab精度检验代码lstm-qrs-检测器 基于CNN-LSTM的QRS检测器，用于ECG信号 该项目为ECG信号实现了基于深度学习的QRS检测器。 具体而言，使用了混合CNN-LSTM模型。 在测试集上，该模型的f1为0.79，准确度为0.95。 要正确理解这一点，请使用以下模型： #first CNN model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=5,\npadding='same', input_shape=X_train.shape[1:])) model.add(Activation('relu')) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 4))) model.add(Dropout(0.25)) #second CNN model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=5,\npadding='same')) model.add(Activation('relu')

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针对复杂环境下运动物体的表面温度测量，实现了一种基于热红外图像与可见光图像相结合的 物体表面温度检测方法。首先在可见光图像下检测运动物体的感兴趣区域，在仿射变换的基础上实现 一种修正方法实现图像的精确配准，实时地将可见光图像的感兴趣区域映射到热红外图像上。然后对 热红外图像进行图像运算，最终获取运动物体特定区域的温度。以行人的人脸为研究对象，实验结果 表明，对非正面、轻微遮挡的人脸有较高的准确率，并且能快速地检测特定运动对象的表面温度，该 方法测量误差在 0.2℃内

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