目前，将文本挖掘技术应用于教育数据引起了很多研究关注。 本研究使用文本挖掘技术来检查大学新生在工程领域准备的海报，以期在毕业后展示值得学习的重要关键词的情况下，展示他们的学习计划和职业目标。 结果表明，即使参加该项目的学生仅接受了三个月的大学教育，他们的学习计划和职业目标就已经相当具体，并且非常适合他们选择的领域和课程。 他们中的一些人对技术工程术语掌握得非常好。

煤气罐检测数据集（课程作业、设计、比赛、实际项目所用） 【实际项目应用】： 智慧社区、智能安防、煤气罐识别检测告警等 【数据集说明】： 煤气罐检测数据集，一共1071张图片，数据背景较丰富，目标有大有小，各种角度，分布均匀，数据整体多样性较充足，标签包含voc（xml）、yolo（txt）、json三种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，目标框精准，算法拟合不错，数据质量可靠。

考察了不同类型的视觉反馈对笔倾斜输入性能的影响。针对全图形反馈、部分图形反馈、数字反馈和无反馈4种不同的视觉反馈方式设计实验,测试通过用户倾斜笔来分别选择5°、10°和20°角宽度的扇形目标时的时间和错误率。实验结果表明在提供视觉反馈时会提高实验者选择扇形目标的速度和准确度,全图形反馈呈现出最好的性能。基于实验的结果,讨论了笔倾斜交互技术的设计方法,提出了一些可能的笔倾斜输入技术应用场景。研究结论对基于使用笔倾斜用户交互界面设计具有帮助和指导作用。

本文研究了约束优化问题的一种新的扩充拉格朗日罚函数。 证明了增广的拉格朗日目标惩罚函数对约束优化问题的双重性质。 在某些条件下，扩展的拉格朗日目标惩罚函数的鞍点满足一阶Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件。 特别是，当KKT条件满足凸编程时，其鞍点存在。 基于增强的拉格朗日客观罚函数，开发了一种求解不等式约束优化问题的全局解的算法，并在一定条件下证明了其全局收敛性。

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。

该版本为专业版，无求解个数限制，支持多目标优化

如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

学习水平集最好的资料，能够很好的理解水平集的实现方式，是学习水平集方法的必备资料

深度学习烟叶检测/分割数据集，包含五百六十张不同场景下的烟草叶片图像数据，可用于人工智能（深度学习）的学习和研究

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。