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毕业论文-基于光电二极管设计的特定颜色识别电路: 摘 要 各行各业都存在需要进行颜色识别的生产过程，以往都是通过人的眼睛来进行识别，虽然人的眼睛对颜色的区分能力很强，但世间存在的颜色多种多样，不同人对相同颜色的感知也有所不同，再加上长时间工作会造成人的眼睛疲劳引起人为失误，会对颜色识别结果产生误差，从而造成产品质量下降等影响公司重大利益的问题，并且现代工业渐渐步入自动化时代，因此对用颜色识别装置来代替人的眼睛进行颜色识别的需求越来越大。本次毕业设计以实现颜色识别为最终目的，由TCS230颜色传感器，STC89C52单片机，LCD1602液晶显示器等元器件组成电路，以STC89C52为核心系统对颜色传感器采集到的被测物体颜色信息处理，得到RGB数值。运用proteus，keil等单片机软件完成电路原理图，实现电路仿真以及电路板的设计。该装置电路连接简单，使用方便，实用性强，能有效减小工业生产过程中的颜色识别误差，同时解放劳动力，让现代工业在自动化的道路上更进一步。 　　　 关键词: 颜色识别；AT89C52；颜色传感器；LCD1602

属性约简matlab代码图嵌入技术 它提供了一些基于无任务或特定于任务的直觉的有趣的图形嵌入技术。 目录 1.1。 1.2。 2.1。 2.2。 3.1。 3.2。 3.3。 3.4。 3.5。 1.纯网络嵌入 1.1。 节点邻近关系 DeepWalk：在线学习社交代表（KDD'14）。 LINE：大规模信息网络嵌入（WWW'15）。 node2vec：网络的可伸缩功能学习（KDD'16）。 注意您的步骤：通过图注解学习节点嵌入（NIPS'18）。 深度图Infomax（ICLR'19）。 1.2。 结构认同 struc2vec：从结构标识中学习节点表示（KDD'17）。 通过扩散小波（KDD'18）学习结构节点嵌入。 2.属性网络嵌入 2.1属性向量 标签通知属性网络嵌入（WSDM'17）。 加速属性网络嵌入（SDM'17）。 图的深度高斯嵌入：通过排名的无监督归纳学习（ICLR'18）。 2.2。 文字内容 具有富文本信息的网络表示学习（IJCAI'15）。 CANE：用于关系建模的上下文感知网络嵌入（ACL'17）。 用于文本网络嵌入的扩散图（NIPS'18）。 3.图神经网络

行业分类-物理装置-一种可在特定深度取样的污水检测装置.zip

在某个曲线上根据定义计算拐点，本处以电压电流伏安曲线为例，修改后可得其他曲线

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CONTOURZ 轮廓图。 CONTOURZ(Z) 是处理 Z 中值的矩阵 Z 的等高线图作为平面上方的高度。 等高线图是水平曲线某些值 V 的 Z 值。值 V 是自动选择的。 CONTOURZ(X,Y,Z) X 和 Y 指定 (x,y) 坐标表面与 SURF 相同。 CONTOURZ(Z,N) 和 CONTOURZ(X,Y,Z,N) 绘制 N 条轮廓线， 覆盖自动值。 CONTOURZ(Z,V) 和 CONTOURZ(X,Y,Z,V) 绘制 LENGTH(V) 等高线在向量 V 中指定的值处。使用 CONTOURZ(Z,[vv]) 或CONTOURZ(X,Y,Z,[vv]) 计算水平 v 的单个轮廓。 使用 CONTOURZ(X,Y,Z,[vv],height) 在 z 值“高度”处绘制。 [C,H] = CONTOURZ(...) 返回等高线矩阵 C，如中所述CONTOURC 和 LI

生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函 数，用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数，例 如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的 NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随 机数，主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance­Rejection两种基础算法以及一些相 关的衍生方法。下文我们均假设已经拥有一个可以生成0到1之间均匀分布的随机数生 成函数，关于如何生成均匀分布等更底层的随机数生成理论，请参考其它资料，本文 不做讨论。

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