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1、yolov5x模型 2、安全帽佩戴识别 3、视频识别（代码） 4、图片识别（代码）

复杂网络中常用的ER网络、BA网络、WS网络等常用网络的，Matlab代码

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食饵捕食模型模型捕食者模型 抽象的 ： 在这项研究中，我们提出了两种具有强力和弱力Allee效应的捕食者-捕食者模型，它们具有Bedington-Deangelis型功能性React。 已经对该模型进行了详细的数学分析。 特别地，已经对该系统进行了有界性，持久性，局部稳定性和Hopf分支。 我们已经在模型中包括了强弱Allee效应和弱Allee效应，并将先前众所周知的捕食者－猎物模型的相应结果与当前发现进行了比较。 结果表明，具有高Allee效应的模型在低密度捕食者种群中超过了Allee参数的阈值而灭绝，而如果物种最初存在则不会因弱Allee效应而灭绝。在模型上的证明表明它与理论分析是一致的。 最后，对分析和数值结果对生态的影响进行了广泛的讨论，得出了本文的结论。 提交的报告可以在“项目报告”文件夹中找到。 在Matlab文件夹中可以找到用于获取不同图形的代码。 可以在EPS图像文件夹中找到各个图像。 使用的matlab版本是Matlab R2015B 。 在Balram Dubey博士的指导下，该项目是BITS学术课程中特别项目的一部分。

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这是Gazebo+ROS+OpenGL的实现的逼真仿真，可以通过代码控制船的移动，并支持添加摄像头、激光雷达等传感器，验证自己的导航算法、图像识别算法。 技术支持联系1226930344@qq.com

matlab灰色处理代码mof_dehaizng的简介 这是对Matlab的重新实现。 单图像去雾的多尺度最优融合模型 赵冬，徐龙，严以华，陈洁，段凌宇 这项工作已被信号处理杂志：图像通信，2019年接受。可从以下网站下载本文： 。 如果您在我们的工作中遇到任何有趣的问题，我们竭诚欢迎您的宝贵建议，您可以通过以下方式给我们发送电子邮件： | | 抽象的 图像采集通常容易受到恶劣天气的影响，例如阴霾，雾气和烟雾。 在许多领域，除雾，除雾一直是一个巨大的挑战。 本文提出了一种高效，快速的除雾算法，用于解决除雾过程中经常发生的传输图误估和过饱和问题。 我们发现，透射图通常会在灰度突然变化的边缘附近被错误估计。 这些“传输错误估计”（TME）边缘会进一步导致斑片式除雾中的光晕伪影。 尽管逐像素方法没有光晕伪像，但存在过饱和问题。 因此，我们首先提出一种TME识别方法来区分TME和非TME区域。 其次，我们提出了一种多尺度最优融合（MOF）模型，以最优方式融合像素方向和斑块方向的传输图，以避免错误估计传输区域。 然后将此MOF嵌入到逐块除雾中，以抑制光晕伪像。 此外，我们提供了两种后处理方法来提

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一唯云算法，主要用于matlab的一唯正态云发生器