保险业监管数据标准化规范（人身保险公司版）数据检核规则

快速傅立叶变换(FFT)作为时域和频域转换的基本运算，是数字谱分析的必要前提。传统的FFT使用软件或DSP实现，高速处理时实时性较难满足。FPGA是直接由硬件实现的，其内部结构规则简单，通常可以容纳很多相同的运算单元，因此FPGA在作指定运算时，速度会远远高于通用的DSP芯片。FFT运算结构相对比较简单和固定，适于用FPGA进行硬件实现，并且能兼顾速度及灵活性。本文介绍了一种通用的可以在FPGA上实现32点FFT变换的方法。

核密度非参数估计的matlab代码交叉验证 在我目前的课程“数据分析和解释”中，我们的课程讲师是图像处理专家，我们已经完成了关于这个主题的几个有趣的作业，并在 MATLAB 中实现了它们。 其中之一是 PDF 估计器，我们在其中比较了各种非参数估计技术，如直方图和核密度估计，并实现了交叉验证程序，这是机器学习的一种应用。 在另一个问题中，我们获得了部分人脑的两个 {\it Magentic Resonance Images} (MRI)，这些图像是通过 MRI 机器的不同设置获得的。 在将图像转换为双阵列后，我们被要求以不同的量移动第二张图像，并为每个图像计算第一张图像和第二张图像的移位版本的相关系数 (CC) 和二次互信息 (QMI)。 主要的一点是在几次绘图后意识到 QMI 是一个比 CC 强得多的指标，并分析为什么会这样。 问题陈述： 我们已经通过最大似然在课堂上广泛地看到了参数 PDF 估计。 在许多情况下， 然而，PDF 的家族是未知的。 这种情况下的估计称为非参数密度估计。 我们在课堂上研究了一种这样的技术，即直方图，我们还分析了它的比率 的收敛。 还有另一种流行的非参数密

FIR(Finite Impulse Response，有限冲击响应)数字滤波器具有稳定性高、可以实现线性相位等优点，广泛被应用于信号检测与处理等领域

windows内核驱动条件下文件的创建、读、写等功能实现源码。适用于驱动调试和运行观察的日志打印输出，比Windbg和reaceview更方便。

事实证明，极限学习机（ELM）是广泛领域中一种有效的学习范例。 使用内核函数方法而不是隐藏层，KernelELM克服了由随机分配的权重引起的变化问题。 本文在半监督极限学习机（SSELM）中引入了基于核的优化，并通过实验对性能的改进进行了评估。 结果表明，通过内核功能的优化，KernelSSELM可以实现更高的分类精度和鲁棒性。 另外，内核SSELM用于在城市交通评估和预测系统中训练交通拥堵评估框架。

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核中警HJ9100调试软件及主机软件

惠普推出基于AMD六核处理器的8路服务器DL785 G6.pdf

什么是硬件二值化摄像头 超核OV7725 硬件二值化摄像头专门为飞思卡尔智能车比赛设计，快速图像采集、硬件二值化。使用RTL 级电路进行图像数据采集和二值化处理，（8 根数据线每次采集一字节信号，其中每一位代表图像中的每一个点，0 代表亮，1 代表暗,一个字节代表8 个像素，而非传统产品的每一个字节只代表一个像素的灰度）大大简化，降低传输量和主控制器工作量，令图像采集速度倍增。 同时由于减少了数据量，也同样减轻了控制器的算法复杂度，对算法效率有一定辅助提升的作用。该摄像头已经成功的应用到了2013 年的智能车比赛中，并取得了国赛一等奖的成绩，相信它会为您的夺奖之路起到抛砖引玉的作用。 二值化摄像头OV7725实物截图: 技术参数: 附件内容截图: