协同训练是半监督的一个很好的范例，它要求用两个特征视图来描述数据集。 许多协同训练算法都有一个显着的特征：应以高置信度预测所选的未标记实例，因为高置信度得分通常表示相应的预测是正确的。 不幸的是，使用这些高置信度未标记实例并不总是能够提高分类性能。 本文提出了一种新的半监督学习算法，结合了联合训练和主动学习的优点。 该算法根据高置信度和最近邻两个准则应用协同训练来选择最可靠的实例，以提高分类器的性能，并利用具有人类注释能力的信息量最大的实例来提高分类性能。 在几个UCI数据集和自然语言处理任务上进行的实验表明，我们的方法在牺牲相同的人工量的情况下实现了更显着的改进。

VS2010-VS2017 MFC开发串口代码没有控件，这个压缩包里包含了mscomm32.ocx MSCOMM32.oca MSCOMM32.DEP MSCOMM.SRG串口控件相关的4个文件。，请将这几个文件拷贝到C盘下 Windows/SysWOW64下， 注册有两种方式，第一种，：开始->运行 输入Regsvr32 "C:\WINDOWS\SysWOW64\MSCOMM32.OCX" ，第二种是在Windows/SysWOW64目录下直接选择MSCOMM32.OCX, 标题栏会提示，注册MSCOMM32.OCX, 请直接点击，系统会提示注册成功

灰度共生矩阵的详细描述，对于纹理的研究很重要很重要在图像处理中用于描述区域纹理的3种主要方法是统计方法、结构化方法和频谱方法。 统计方法指诸如平滑、粗糙、粒状等纹理的特征描述。结构化技术处理图像元的排列，诸如基于均匀空间分布的平行线纹理描述。频谱技术基于傅里叶频谱特性，主要用于通过识别频谱中高能量的窄波峰寻找图像中的整体周期性。在这里我把统计方法的详细的说明一下

美国的有毒气体报警器标准，uL2034 家用等级，还有工业级的标准UL2075，是进入美国市场必须通过的认证标准。

功能介绍: 随着人类经济活动和生产的迅速发展，在大量消耗能源的同时，同时也将大量的废气、烟尘物质排入大气，严重影响了大气环境的质量，其中，主要的污染气体有:硫化物、氮化物、碳水化物等。本系统主要致力于氮化物、碳化物（NO、CO）等有毒气体的检测，并将检测的数据通过RS485或4-20mA电流上传给上位机或PLC，存储或处理数据。 有毒气体实时监控、检测设计具体说明: CO、NO检测装置采用CITY的电化学传感器将空气中的CO、NO等有毒气体转化为电压信号，F2803X的ADC模块将其转化为数字信号； F2803X通过液晶屏（LCD12864）将测量的结果显示出来；另一方面，F2803X通过RS485将数据传递给上位机或通过4-20mA电流传递给PLC等； 若是测量数据超出报警值，将启动报警装置； EEPROM用于存储定标数据等相关参数； 时钟芯片采用ISL1208，为实时监控提供时钟。 有毒气体检测电路硬件设计框图: 硬件电路设计包括三个模块: NO、CO检测装置电路设计； 基于TMS320F28030的主板电路设计； RS485（20mA电流）通讯接口电路设计； 如截图: 注意:该设计来自网络分享，不可用于商业用途，仅供学习参考。

详细介绍CO-获利能力分析报表KE30 适合想学习CO模块并具备基本业务知识人学学

这是本人在用SAP的时候总结下来的事务码,希望对学习SAP的朋友有帮助.

SAP-FI_CO常用T-CODE及具体操作手册

空气质量检测仪功能概述: 本设计的主要检测对象是室内空气污染中对人体有害的气体，如:硫化物，可吸入颗粒物，一氧化碳，苯和液化气等等。将各传统的空气质量检测模块相关功能可集成可分离单独检测，使得产品的功能更加丰富，更加人性化。该仪器主要包括:MQ2传感器模块、MQ7传感器模块、MQ135传感器模块、PM2.5传感器（GP2Y1010AU0F）模块、STM32F103VET6模块、温湿度检测模块、液晶显示与声光报警模块、OLED显示模块、电源模块，WIFI模块等组成。采用OLED显示及WIFI发射到PC上位机显示。传感器报警值根据《室内空气质量标准》（GB 18883—2002）中的国家标准值设定报警。 视频演示: 系统设计框图: 作品实物图截图: 空气质量检测仪程序源码截图:

CH4、H2、CO、甲醇等详细反应机理