基于stm32和proteus的家居环境采集仿真设计，采集家居环境的信温湿度、光照值以及气体检测系统设计

波峰检测，显示波形图中的峰值，并且记录下来

与 （CVPRW'19）高效骨干网 这个软件库包含 （ICCV'19）与 （CVPRW'19）高效的骨干网络。 该代码基于FCOS的 强调 高效记忆 更好的性能，特别是对于小物体 速度更快 与ResNet主干网比较 相同的超参数 相同的训练方案（最大纪元，学习率时间表等） 8个TITAN Xp GPU pytorch1.1 CUDA v9 cuDNN v7.2 骨干 多尺度培训 推断时间（毫秒） 箱式AP（AP / AP / APm / APl） 下载 R-50-FPN-1x 不 84 37.5 / 21.3 / 40.3 / 49.5 -- V-39 -FPN-1x 不 82 37.7 / 22.4 /41.8/48.4 R-101-FPN-2x 是的 104 41.3 / 25.0 / 45.5 / 53.0 -- V-57 -FPN-2x 是的

煤田火区地表形态变化是煤火监测和分析的可用指标之一’由于矿区地表严重的去相干噪声，使得星载合 成孔径雷达干涉测量技术应用于煤田火区地表形变检测比较困难’结合煤田火区地表形变特点，利用 4 波段的 -45( -4(-! 数据进行差分干涉处理，利用干涉条纹频率精确估计基线，并用自适应滤波方法降低去相干噪声的 影响’在去除平地相位和参考地形相位后，获取煤田火区的地表形变’研究表明: 地表形变与煤火燃烧具有一定 的相关关系，通过地表形变分析有助于对地下煤火燃烧情况的判断 利用差分干涉 (-! 技术检测煤田火区地表形 变，进而对煤火进行监测和分析是可行的’

谷歌mediapipe不再添加*.tflite模型文件和其他大型二进制文件。这些模型现在是从谷歌云存储中下载。这将加速您对MediaPipe的入门体验(特别是如果您可以使用存储库的浅层克隆)

matlab中存档算法代码

光伏模块中的嵌入式故障检测使用电气变量 缩略语 MCU：微控制器单元 MPU：微处理器单元 EFS：嵌入式故障检测系统 CFS：集中式故障检测系统 PV：光伏 主要特点 MCU： MSP432P401R中的用于嵌入式检测算法的实现以及与CPU的通信。 编程语言： C MPU： 中的Cortex-A72（ARM v8-A）用于中央数据收集和更高级别的检测算法编程语言： Python 硬件原理图： EAGLE 这个项目的目的是什么？ 该项目是关于故障检测的，该故障检测可以将可连接到PV模块附近的EFS和将从多个EFS接收数据以实现更高级别故障检测的CFS结合使用。 MCU做什么？ MCU在PV模块中进行所有I，V测量，并使用这些测量通过使用一种或几种算法来检测故障。 分析完成后，MCU将数据发送到MPU。 MPU会做什么？ MPU从多个MCU接收数据，并执行更高级别的算法以进行故障检

层次分析matlab代码基于分层分割的协同显着检测 1此代码适用于论文：** [1] Z. Liu，W。Zou，L。Li，L。Shen和O. Le Meur，“基于分层分段的共显着性检测”，IEEE信号处理。 Lett。，第一卷21号1，第88-92页，2014年1月。只能用于非商业目的。 如果您使用我们的代码，请引用论文[1]。 2此代码需要[2] P. Arbelaez，M。Maire，C。Fowlkes，J。Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE模式分析和机器智能交易，第1卷。 33，不。 ，第5卷，第898-916页，2011年5月。[2]的源代码包含在“ lib”文件夹中，也可以从以下位置下载 3运行代码我们已经在ubuntu 12.04下测试了此代码。 在MATLAB中运行Demo.m，您将看到一个示例。

#清磁盘啦~，CSDN“网盘”真好用，感谢CSDN~ 基于openvino实现的口罩检测模型face_mask_detection

目标检测综述文章：Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey