基于对已有三维人耳重建工作和形变模型理论的研究，充分结合人耳自身的结构特征，提出了一种新的三维人耳重建方法――基于人耳形变模型的方法．首先使用中垂线法完成了外耳轮廓特征点的定位；提出分级三角网格法，解决了样本耳基于生理特征的稠密对应问题；再借鉴广义普鲁克分析的思想，在三维空间内实现了精确全自动的三维人耳形状对齐；最后训练得到了三维人耳形变模型．所提方法只需一幅二维图像，即可获得足够稠密的三维人耳模型．在 UND三维人耳数据库和USTB三维重建人耳数据库上的大量实验证明所提方法的有效性和优越性．

BigMart销售预测 BigMart销售数据集包含2013年销售数据，这些数据来自不同城市的10个不同网点的1559种产品。 以下项目的目标是建立一个回归模型，以预测下一年在10个不同的BigMart网点中每种1559产品的销售情况。 BigMart销售数据集还包含每个产品和商店的某些属性。 此模型可帮助BigMart了解在增加整体销售额中起重要作用的产品和商店的属性。 该项目由Harsh Nagoriya自豪地创建。

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为实现无人作战飞机(UCAV，Unmanned Combat Aerial Vehicle)认知导航的空间方位自主推算，提出了一种基于多尺度网格细胞的路径整合方法．该方法模拟背侧内嗅皮层(dMEC，dorsal Medial Entorhinal Cortex)的相同区域网格细胞放电特征相同、不同区域放电特征递增变化的特点，构建尺度递增的仿生多尺度网格图组，在各层中引入突触样式(synaptic pattern)计算各细胞权值，通过细胞的活跃度变化表征各网格层中位置的变化，并在各层分别实现路径整合，进而利

mac A1466 820-3437-B 2013版 原厂图纸 维修图纸,希望能给维修人员一个帮助

研究了空间域下基于直方图处理的图像增强算法。通过直方图统计获得具体参数，根据平均值和方差调整图像的强度和对比度，以实现对图像的增强。由于对图像进行全局增强，不能有效突出局部特征,因此重点阐明局部图像增强的算法。试验结果表明，该算法可以有效增强图像的局部细节。

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聚类技术可以用于对具有动态、随机和异步并发特性的出租车对象进行分类。但是，现有的聚类技术认为每个出租车样本对聚类的贡献相同，没有考虑到不同样本的不同影响，这在一定程度上影响了聚类的精度。提出了一种基于样本权重的出租车聚集区识别算法――SFTA_IB算法，算法引入了样本权重来充分反映不同样本的贡献度。在此基础上，将出租车视为原变量X，出租车坐标数据视为相关变量Y，目标是寻求压缩变量T，在T中最大化保留相关变量的信息。实验表明，SFTA_IB算法可以准确识别目标样本周边的出租车聚集区，针对性地指导目标出租车个

ISO 14229 UDS 2013版，包含part1-part7 ISO 14229 UDS 2013版，包含part1-part7

Introduction to Algorithms.3rd ed.算法导论.2013, 中文版，第三版