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python汽车类型识别源代码带图形界面,基于torch深度学习，目前可识别公交车, 货车,客运车, 面包车, 皮卡车, 小轿车，程序包中已含模型文件

针对经典智能算法用于滑坡位移预测时存在的网络结构参数选取复杂、易陷入局部极小等缺陷,提出了基于改进极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)的滑坡位移预测模型。在滑坡变形位移状态辨识基础上,根据其位移变化特征,将滑坡位移曲线类型划分减速-匀速型、匀速-增速型、减速-匀速-增速型、复合型4类,将改进的ELM算法分别用于4种不同类型的滑坡位移预测。基于改进ELM算法构建滑坡位移预测模型时,采用二值区间搜索算法选定最佳隐含层神经元个数和激励函数,并融入数据滚动建模思想,以期提高网络泛化能力和预测精度。以链子崖、卧龙寺、古树屋、新滩滑坡体为例,对ELM预测的适用性进行讨论,实验结果表明,基于ELM构建不同类型滑坡位移预测模型时,具有较高的预测精度,且在网络学习速度等方面优势明显,适用于复杂状况下滑坡体的位移预测。

天基预警中的导弹类型识别专家系统设计，姜维，，弹道导弹类型识别在天基预警中具有重要意义。由于导弹类型较多、发射成本昂贵等多种原因，在构建预警系统时难以采集大规模的样本

Java数据类型和MySql数据类型对应一览

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应用试验研究,研究了工件材料硬度、刀具前角、切削用量(包括切削速度、进给量、被吃刀量)对切屑类型产生的影响,指明了切屑类型随切削用量的变化趋势,并应用传统的金属切削理论作出了解释,为高速切削淬硬钢提供了理论依据。

原卟啉原氧化酶（PPO）抑制剂是在美国密西西比州大豆种植区控制帕尔玛a菜的少数剩余芽后除草剂选择之一。 密西西比州的大多数Palmer mar菜种群对草甘膦和乙酰乳酸合酶抑制剂均具有抗性。 最近在田纳西州的阿肯色州和密西西比州的一些孤立地区发现了对Palmer mar菜中PPO抑制除草剂的抗性。 目前，在密西西比州的PPO抑制剂失败的报告中，有很大比例不被认为与耐药相关。 因此，本研究的目的是评估影响福莫沙坦对帕默a菜的功效的因素，包括：喷雾剂（水）的质量，制剂，佐剂，耐雨性和喷嘴类型。 所有水样品和配方组合均提供了Palmer mar菜3 WAT的95％以上的控制。 水样品和配方的某些组合不能完全控制处理过的植物，只有一两个个体存活3 WAT。 配方1提供了99％的控制，而配方2提供了95％的控制。无论除草剂，佐剂和身高的组合如何，Palmer mar菜的控制率为≥91％。 制剂1提供了94％的控制，而制剂2提供了88％的控制。佐剂x高度相互作用是显着的，这是由于与存在COC的较小植物（96％）相比，较大植物（86％）的控制减少了10％。 与NIS（88％）相比，COC提供了更好的控

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