ppt转PDF 实测可用

一种先进的非接触边缘检测方法结构位移监测

Solid State Laser Engineering.pdf

使用.Net Core 3.1 开发该其余API的目的是为了了解Web API结构，SOLID原理和设计模式（存储库，DTO等）。

内含半圆、手轮、轴承叉的建模步骤、要求及效果图

SOLID-Principles:扎实的原则实例

由于机载计算能力较低，使用摄像机进行导航的小型无人机的速度和敏捷性可能受到限制。我们评估了边缘计算在5G自主导航中的作用。利用一种基于视觉的导航算法，研究了将图像处理任务转移到边缘服务器上的问题。比较了三种计算模式:板载（onboard）、完全卸载到边缘和部分卸载。部分卸载预计比完全卸载对通信网络的传输率要求低，但需要一些板载处理。我们在计算时间上的结果有助于根据网络情况选择最适合的图像处理模式，即是否卸载和卸载什么。

workers-eapi-template 您可以决定使用Edge API的或极其的编程接口 一个启动所有类型的TypeScript Cloudflare worker项目的模板。 受和启发 包括： 中间件设置可帮助代码重用 许多可帮助您放心地进行编码 可以在找到许多兼容的Middlwares和实用程序 使用Jest和所需的所有polyfills和模拟进行测试设置 用于路由您的请求，尽管您可以将其替换为其他任何喜欢的路由器，但是为了方便起见，它仅内置在其中 :battery: 入门 该模板旨在与一起使用。 如果您还不熟悉该工具，建议您安装该工具并将其配置为可与您的。 文档可以在找到。 要使用此模板，从中创建一个github存储库。 或者，您可以使用Wrangler生成一个新项目： # This currently doesn't work, waiting on https://github

solid-enigma:Python_codes

图像的先验信息在降低CS反演的计算复杂度和提高重建质量方面起着重要作用。 本文提出了一种基于小波的多元追踪算法，该算法利用了图像的先验信息，而这些信息超越了简单稀疏性。 所提出的方法以多变量方式从多次测量中重建图像小波系数，并以提取的图像边缘作为先验信息来指导算法在CS恢复中的追踪过程。 通过边缘信息与多元联合恢复的交互作用，该算法显着提高了边缘明显，稀疏度高的CT，MRI等图像的重建质量。 数值实验表明，与其他最新的CS算法相比，所提出的算法具有更高的重构质量并保持更高的计算效率。