Unity中的水模拟项目。 .Net 4.5或更高版本是必需的。您可能必须配置设置以匹配系统的.NET版本。 内附开源地址。

针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题，提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域，并对原图相应的目标位置进行标记和归一化处理，提取候选区域。采用改进的AlexNet(一种深度CNN模型)进行船只目标识别，将提取的候选区域送入改进的AlexNet进行特征提取和预测，得到最终检测结果。分水岭方法可大大减少候选区域检测时间，以及减少深度CNN识别时间。利用实验室自制的红外成像系统获取近千张红外船只图像数据，并对其平移缩放形成的数据集进行仿真实验。结果表明，标记分水岭与深度CNN的结合，可有效识别船只目标，所提方法具有良好的性能，能够更加快速准确地识别红外船只目标。

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浅海中的宽带水声信号传播呈现出频散的特点，通过高分辨率的时频分析方法可以刻画频散曲线。通过数值仿真和实验数据处理，对比分析几类常用的时频分析方法在提取宽带声信号频散曲线方面的性能。结果表明：STFT时频局部化精度不够高；在较强频散的情况下，DSTFT时频分辨率较高。WVD时频聚集性最好，但是有严重的交叉项干扰；固定核函数的CWD较好地抑制交叉项，时频分辨率虽优于STFT，但弱化了时频聚集性；AOK时频分布采用自适应高斯核函数，在抑制交叉项的同时，时频聚集性较好，有望较好地用于提取信号频散曲线。

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本文介绍了一种名为“物联网家居中具有自动倒水功能的智能饮水机”的设计方案，该方案是天津工业大学参加“合泰杯”第八届天津市大学生单片机应用设计竞赛的作品之一。该作品属于智能家电类，由大三年级电子信息工程专业的王涛负责。设计方案的指导教师为丁明。

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南北方许多复杂矿井特别是深部采煤矿井,其矿井涌水动态复杂,常呈不同程度的混沌效应,常规方法难以预测。文章针对该情况,研究探讨了复杂矿井混沌效应出现的机理。指出采矿作用下,地下水系统结构变化,矿井涌水水源的多来源性以及矿井地下水系统自身演化为复杂非线性耗散系统等导致了混沌效应的发生。在此基础上,通过实例,运用考虑混沌效应的RBF神经网络方法和基于Lyapunov指数的相空间重构方法对矿井涌水量动态进行了预测。结果表明,运用上述混沌时间序列方法进行短期预测是非常有效的,可为煤矿水害防治决策等提供科学依据。