水天线检测MATLAB程序（采用支持向量机的方法），源自于模式识别，有助于深入理解支持向量机。

基于小波和Wigner-Ville分布的轨道不平顺特征识别，徐磊，陈宪麦，利用小波变换的多分辨特性，针对性的对轨道不平顺局部检测数据进行一维小波变换多尺度分解，然后对各尺度下重构信号进行幅值谱分

基于MATLAB的语音信号处理（0到9语音识别、GUI）源码 ----- 毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有），某些链接可能需要魔法打开。 ----- 毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有），某些链接可能需要魔法打开。

在ATA模式下装完XP系统后，操作如下： (1)找到AHCI驱动，三个文件：ahcix86.inf，ahcix86.cat和ahcix86.sys (2)将ahcix86.sys复制到C:\windows\system32\drivers 将ahcix86.inf和ahcix86.cat复制到C:\windows\inf (3)新建一个txt文本文件，把后缀名修改为.reg 将如下代码复制到这个修改了后缀名的文本文件中并保存 Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\CriticalDeviceDatabase\pci#ven_1002&dev;_4391] "Service"="ahcix86" "ClassGUID"="{4D36E96A-E325-11CE-BFC1-08002BE10318}" [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\CriticalDeviceDatabase\pci#ven_1002&dev;_4393] "Service"="ahcix86" "ClassGUID"="{4D36E96A-E325-11CE-BFC1-08002BE10318}" [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\ahcix86] "Type"=dword:00000001 "Start"=dword:00000000 "Group"="SCSI miniport" "ErrorControl"=dword:00000001 "ImagePath"="system32\\drivers\\ahcix86.sys" "tag"=dword:00000019 "DisplayName"="ATI AMD AHCI Controller" (4)双击这个已经保存好的修改了后缀名为reg的文件，将信息导入到注册表中 (5)重新启动计算机，按F2进入BIOS的操作界面，将SATA硬盘操作模式变更为AHCI， 回车，提示是否变更时，按下按键"y"，然后按F10保存，重新启动计算机 (6)重新启动计算机进入XP系统时候，不蓝屏了，直接进行系统，然后自动查找到新硬件 原来的ATA/IDE硬盘通道变成了 SCSI和RAID控制器 AMD AHCI Compatible RAID Controller AMD RAID Console

 在煤矿开采过程中，矿井水害事故频繁发生。为快速准确地找出矿井突水水源，降低矿井突水给煤矿生产带来的危害，以赵各庄矿为例，运用独立性权系数与模糊可变理论相结合的方法，选取了Na+，Ca2+，Mg2+，Cl–，SO2– 4和HCO– 36种水化学指标，对赵各庄矿的20组水样数据进行分析计算。结果表明：独立性权系数–模糊可变理论模型排除了水样中各指标间冗余信息的影响，克服了水样各变量间权重难以确定以及变量对水质影响不均匀的问题，可在一定程度上保证突水水源识别模型的准确度；Cl–权重值远大于其他各项化学指标的权重值，即Cl– 对突水水源的识别结果影响较大；采用本文所建模型判别赵各庄矿的8组测试水样，判别准确率达87.5%，表明该模型在矿井突水水源识别中具有重要参考价值。

为了克服牛奶质量检测方法存在的检测设备昂贵、分析周期长、难以在日常生活中应用等问题,分析并验证射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术进行牛奶质量检测的方法,设计了基于RFID标签天线的牛奶质量传感器,通过仿真进行性能优化以及实验验证,分析不同介电参数的牛奶对RFID谐振频率的影响,进而根据频率的偏移量判断牛奶是否变质。设计的天线最大近场增益达到74.877 0dB,耦合时的辐射效率达到了95.1%.在用于牛奶检测方面,优化的天线比普通商用天线具有更高的灵敏度。

在基于生物识别的基础上,提出了一种利用高精度的压力传感器收集压力数据,从而鉴别身份的一种新的生物识别技术。不仅分析了压力识别技术的原理,而且通过一个小型的测试系统,初步验证了其可用性,同时也提出了需要解决的问题。

代码是调用开源SDk的FaceCore关键代码。附件中有详细的接口调用说明 FaceCore人脸识别开放平台 （SERVICE INTERFACE PLATFORM）是基于人脸检测、比对核心业务技术的服务平台。平台可为外部合作伙伴提供基于高精度人脸识别技术为基础的相关服务，例如Api、人脸识别、数据安全等。作为人脸识别的重要开发途径，FaceCore平台将推动各行各业定制、创新、进化，并最终促成新商业文明生态圈的建立。我们的使命是把人脸识别技术、规范等一系列核心技术基础服务，像水、电、煤一样输送给所有需要的合作伙伴、开发者、社区媒体、安全机构和各行各业。帮助社会各界通过使用此平台获得更丰厚的商业价值。 服务器测试接口： /api/hello/ 服务器测试接口，返回服务器当前时间。 人脸比对、识别接口： /api/facecompare/ 根据参数FaceFeature1，FaceFeature2获取两个人脸的相似度。 /api/facedetectcount/ 根据参数FaceImage，获取图像中的人脸数量。 /api/facedetect/ 根据参数FaceImage，获取图像中的人脸、眼睛位置和特征。 /api/urlfacedetect/ 根据参数Url，获取图像中的人脸、眼睛位置和特征。 人脸存储管理接口： /api/personface/similar/ Method：POST；根据参数Feature人脸特征，返回appkey存储的全部人脸相似度。 /api/personface/getall/ Method：GET；返回appkey存储的全部人脸。 /api/personface/{id} Method：GET；返回指定id人脸详细信息。 /api/personface/ Method：POST；添加一个人脸信息。 /api/personface/ Method：PUT；修改一个人脸信息。 /api/personface/{id} Method：DELETE；删除一个人脸信息。

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别和分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体，并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程： 数据收集和标注：收集包含命名实体的文本数据，并为每个实体标注相应的标签（实体类型）。 特征提取：从文本数据中提取有用的特征，如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练：使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。 模型评估和调优：使用评估数据集来评估训练得到的模型性能，并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别：使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体，使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用，例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据，并提供有关实体的结构化信息，为后续的分析和应用提供基础。

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