指针式仪表倾斜校正opencv算法python代码及仪表图像（包含倾斜的和模板图像） opencv 里面的sift算法，如果想改成SURF算法直将“SIFT_create”修改成“SURF_create”即可 #SURF_create受专利保护，直接运行报错，SIFT_create可以直接跑 下面提供了两种使用SURF_create的方法 1. 卸载已有安装opencv-python： pip uninstall opencv-python 2. 安装opencv-contrib-python 3.2版本以下： pip install opencv-contrib-python==3.4.2 也可以不降低版本号，进行编译，详细流程见链接 https://blog.csdn.net/m0_50736744/article/details/129351648

使用大强子对撞机的ATLAS探测器对最终状态下的超对称性进行了搜索，该状态包含两个光子且缺少横向动量。 该搜索利用了在2015年以13 TeV的质心能量收集的3.2fb-1质子-质子碰撞数据。结合数据驱动和基于蒙特卡洛的方法，标准模型背景为 估计为0.27-0.10 + 0.22个事件。 在信号区域没有观察到事件； 考虑到预期的背景和它的不确定性，此观察结果隐含可见的横截面的模型无关的95％CL上限0.93 fb（3.0事件），这是由于超出标准模型的物理因素所致。 在规范化介导的超对称性破裂的广义模型的上下文中，该模式打破了类似bino的次轻质超对称粒子，这导致胶态的简并八位位态质量的下限为1650 GeV，与质量无关 较轻的类似野牛的中性动物。

直接替换数据即可使用，不需要任何基础 代码注释非常详细，可供学习 本代码为优质代码，丰富齐全，包含内容有： （1）分节设置，注释非常详细，可供学习。 （2）设置隐含层的寻优过程，根据输入自动确定隐含层节点范围，并进行误差寻优，最终获得最佳隐含层节点，减少实验过程。 （3）作图精细，图像结果齐全。 （4）各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全。 （5）最终打印显示测试集的结果。

使用LAB颜色空间进行阴影检测 该存储库包含该论文的python实现：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila，“使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除”，IJCSI 2013： ：//www.ijcsi.org/papers/IJCSI 我们使用LAB颜色空间来确定航空影像中阴影上的区域，可以将其用作阴影地面真相图进行分析。

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PEMS 数据集是由美国加利福尼亚州的交通部门联合其他伙伴机构建立的统一公开交通数据库。美国加利福尼亚州的交通部门在交通路网上大约设置了超过39000 个交通监测站，交通管理部门安装在路网上的各类传感器可以实时地收集所在高速公路上的交通状况信息，越是接近市区人口密集的地区，传感器布置的也越密集，从分布上来看，这些传感器大多被安置在靠近市区的路段上。PEMS提供了超过十年的历史交通状况数据，整合了有关加州运输公司以及其他交通机构系统的各类信息。 PemsD7 交通数据集：数据由分布在加利福尼亚州高速公路系统（CalTrans）中选择 228 个站点数据。数据集从30 秒的数据样本聚合到5 分钟的时间间隔内。时间范围在 2012 年5 月和6 月的工作日的228 个站点交通速度信息，数据包括邻接矩阵和特征矩阵。 邻接矩阵是通过分析已有时空交通数据的特性，构建一种新的具有相似交通流量模式的 矩阵，特征矩阵是每个传感器节点的时间序列特征矩阵。