打开txt文件，自动识别编码格式ansi,unicode,unicode-BE,utf8,utf8-BOM,并转换为unicode显示到edit

实现RCNN的源码，主要用于进行目标自动识别和人脸识别

基于Halcon及VS的动车组制动闸片厚度自动识别模块.pdf

该程序是个很不错的车牌定位与识别系统源代码，可以比较清晰和准确的提取出车辆的牌照文字（包括中文、英文和数字 ps：压缩包中附有车牌图）。在vc环境下就可以调试，运行。有兴趣的人可以下载来看看,Visual C++,图形文字识别

ENVI遥感影像处理

启智畅想车牌识别SDK特点：毫秒级识别车牌，彻底解决手工输入痛点，快速、准确；手机相机视频预览识别车牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别，支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别；支持识别的车牌种类多，蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别，复杂场景车牌均可识别，适应性强，白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌；提供底层算法，车牌识别SDK开发部整体不超过500K，识别率高达99%；价格低、功能全、服务好、效率高。

土壤质地类型反映了不同粒径颗粒在土壤中的分布,是土壤的最基本性质之一,直接影响土壤中水、气、热和溶质的迁移特征,因此确定土壤质地类型是土壤调查中最基础的工作。我国常用的土壤质地分类标准有美国制、国际制、卡庆斯基制和中国制标准,其中美国制和国际制土壤质地分类需借助平面三角坐标系来确定,不利于批量土壤样品的土壤质地分类。现有的土壤质地自动分类系统中缺少基于卡庆斯基制、中国制的分类功能,且难以直接处理激光粒度仪的测试结果。为能够批量自动实现土壤质地分类并便于不同分类制结果的对比,基于MATLAB GUI开发了土壤质地类型自动识别系统(GSTARS)。该系统界面直观、操作方便,能够批量处理土壤颗粒测试数据和多种格式数据文件,且数据处理容量大;该系统包含了4种国内应用最广的土壤质地分类标准,增加了系统的适用性,便于不同分类制分类结果的对比。与现有土壤质地分类工具的结果对比,表明本系统的分类结果可靠。

图片验证码自动识别填写版是一款免费的PC软件，带有验证码自动识别填写的功能，无需手动输入，可以一键识别和输入，也可以自动循环识别输入，简单高效。

数据挖掘项目 I 电力窃漏电用户自动识别 missing_data和model配套数据 期待与你相互学习

AIS技术特性中文版(ITU-R M.1371-5 建议书) - 国际电联无线电通讯部门发布的文档.