本书介绍了常见智能手机的电路组成、基本结构、单元电路原理、以及各类故障检测维修方法,特别是突出了图解分析实例、维修仪器辅助测量解决手机故障的众多方法。同时,书中的故障分析及排查讲解吸收了大量的实际维修经验和操作技巧,对于帮助更多读者尽快掌握和解决智能手机维修维护中碰到的许多实际问题可起到立竿见影的效果。
2021-11-21 23:30:14 43.92MB 智能手机 修理
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MotionSense数据集 该数据集包括由加速度计和陀螺仪传感器生成的时间序列数据(高度,重力,用户加速度和rotationRate)。 使用其与iPhone 6s放在参与者的前袋中收集,该可从iOS设备上的框架收集信息。 所有数据以50Hz采样率采集。 共有24位不同性别,年龄,体重和身高的参与者在15个试验中在相同的环境和条件下进行了6项活动:楼下,楼上,步行,慢跑,坐着和站立。 借助该数据集,我们旨在在传感器数据的时间序列中查找个人属性指纹,即可以用于推断数据主体除其活动之外的性别或个性的特定于属性的模式。 时间序列对应于数据主体的步行活动(代码3)。 有12个功能。 一些注意事项: 如果您在此处查看“”,请查看pmc_xxx和tutorial文件夹。 如果您正在训练有关传感器数据的深度神经网络,则可以在以下链接中找到我们的最新工作,这对您的工作很有用: : 下载 MotionSense数据集可公开使用也可以作为备份使用。 还有一个Kaggle版本: ://www.kaggle.com/malekzadeh/motionsense-dataset 引文 如果您发现
2021-11-21 22:29:58 196.59MB mobile deep-learning time-series sensor
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使用智能手机识别人类活动源码
2021-11-19 13:10:44 565KB 智能手机 人类活动源码
MT6589_EMMC_LPDDR2_WG+TG_V0.02 红米智能手机原理图+PCB源文件 红米智能手机原理图+PCB源文件
2021-11-18 21:13:49 4.18MB 红米
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全球智能手机操作系统市场份额 IDC公司公布的2013年第三季度(Q3)统计数据 * qjyong@gmail.com * 操作系统 12年Q3出货量(百万) 12年Q3市场份额 13年Q3出货量(百万) 13年Q3市场份额 Android 129.6 75.0% 204.4 81.3% iOS 26.9 15.6% 33.8 13.4% BlackBerry 7.4 4.3% 2.5 1.0% Windows Phone 3.7 2.1% 10.2 4.1% Other 5.2 3.0% 0.5 0.2% 共计 172.8 100.0% 251.4 100.0%
2021-11-18 18:26:03 6.4MB android
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TaintDroid: An Information-Flow Tracking System for Realtime Privacy Monitoring on Smartphones 翻译
2021-11-17 17:31:02 462KB TaintDroid
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人类活动识别 Galvanize顶峰项目,用于使用UCI机器学习存储库智能手机数据集对日常生活中的人类活动进行分类。 动机和目标: 识别日常生活活动(ADL)的创新方法是开发更具交互性的人机应用程序必不可少的输入部分。 通过解释从运动,位置,生理信号和环境信息中得出的属性,开发了理解人类活动识别(HAR)的方法。 该项目探索了用于对已发布数据集( )进行ADL分类的最佳机器学习方法。 数据包含一组佩戴一组内置内置传感器(加速度计,陀螺仪和磁力计)的安装在腰部的智能手机,并进行一组ADL(站立,坐着,躺着,走路,上楼和走下楼)的记录。 将机器学习方法的有效性与已发布的多类硬件友好支持向量机(MC-HF-SVM)识别精度进行了比较。 方法: 将数据(具有ADL平衡561功能的10299个样本)按比例分别分为70%和30%分为训练集和测试集。 该分区是随机的。 训练数据用于训练不同的分类器
2021-11-15 21:24:54 55.41MB Python
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网上人类活动识别 使用与用户无关的基于机器学习的算法进行在线人类活动识别。 使用UCI数据集-“使用智能手机数据集的人类活动识别”来完成每种方法的学习。 测试是通过使用加速度计和陀螺仪收集的实时数据完成的。
2021-11-15 20:59:06 205KB Python
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2018年11月 使用智能手机数据集的人类活动识别 资料库概述: 该项目旨在建立一个模型,该模型根据智能手机的Sensor数据预测诸如步行,上楼,下楼,坐着,站着和躺下等人类活动。 仓库有3个ipython笔记本1 :数据预处理和探索性数据分析2 :具有特征数据的机器学习模型3 :基于原始时间序列数据的LSTM模型所有代码都是用python 3编写的依赖 张量流 凯拉斯 麻木 大熊猫 matplotlib 海生的 斯克莱恩 itertools 约会时间 介绍: 每个现代的智能手机都有许多。 我们对加速度传感器和陀螺仪这两种传感器感兴趣。 借助传感器记录数据这是一个6类分类问题,因为我们有6个活动要检测。 该项目分为两部分,第一部分训练,调整和比较Logistic回归,线性支持向量分类器,RBF(径向基函数)SVM分类器,决策树,随机森林,梯度提升决策树模型,并使用领域专家提
2021-11-13 08:29:30 84.62MB JupyterNotebook
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使用说明:PPC-WM5.0 智能手机模拟器/仿真器使用说明: 第一步:点击“加载.bat”加载插件(仅第一次使用时操作,第二次以后可以省略) 第二步:点击“启动.exe”启动模拟器 第三步:在模拟器界面“文件--还原映像”,指定到模拟器目录的“映像文件”(无后缀名),即可启动。 1、若需要使用手机卡功能,请将文件拷贝进“储存卡”文件夹,启动映像后选择使用储存卡,即可以在手机资源管理器或同步后在电脑端访问。 2、若需要使用电脑网络,请同步后,将手机IE选项中的“连接”设置为“单位”。 说明:如果需要和电脑连接同步请执行以下步骤 1.在ActiveSync的连接设置面板将“允许连接以下其中一个端口”打勾,在下拉选项中选择“DMA” 2.点击 设备仿真管理器面板 的“刷新”按钮 在刷新出来的其他项目的子项上面右键选择“插入底座”。 3.如果对模拟器进行了个性设置或安装了软件等,需要保存这些操作,在退出时弹出的“退出之前要保存仿真程序状态吗?”的对话框中务必选择“是”。
2021-11-11 11:54:38 46.51MB 手机模拟器
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