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DPC数据库 基于密度骨干和模糊邻域的密度峰聚类 Abdulrahman Lotfi a ， Parham Moradi a ， Hamid Beigy b 计算机工程，库尔德大学，萨南达季，伊朗的一处 b谢里夫工业大学计算机工程系，伊朗德黑兰 抽象的 密度峰聚类（DPC）由于使用了非迭代过程而成为一种有效的聚类算法。 但是，DPC及其大多数改进都有以下缺点：（1）对截止距离参数高度敏感；（2）在计算局部密度时忽略数据的局部结构；（3）使用明快的内核来计算局部密度（4）遭受连锁React的原因。 为了解决这些问题，本文提出了一种称为DPC-DBFN的新方法。 所提出的方法使用模糊核来提高聚类的可分离性并减少离群值的影响。 DPC-DBFN使用基于密度的kNN图来标记主干。 此策略可防止连锁React，并为位于边界区域的那些实例有效分配真实标签，以有效地聚类具有各种形状和密度的数据。 DP

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简单红绿灯设计报告：1、 用两组红、绿、黄发光二极管作信号灯，分别指示主道和支道的通行状态。 2、 通行状态自动交替转换，主道每次通行30秒，支道每次通行20秒，通行交替间隔时间为5秒。 3、 通行状态转换依照“主道优先”的原则，即：当主道通行30秒后，若支道无车则继续通行；当支道通行20秒后，只有当知道有车且主道无车时才允许继续通行。（用按键模拟路口是否有车） 4、 设计计时显示电路，计时方式尽量采用倒计时。

CenterNet Pro Max 更新。代码弃用！！！由于某些内部问题，此代码是封闭源代码，对此感到抱歉！ 对于想要/咨询/获得CenterNet_Pro_Max的任何资源的任何人，即使我们关闭了该版本的源代码，我也希望为您提供帮助。也欢迎社区加入这个dicuss平台来谈论AI： 为什么叫这个名字？因为此存储库基于centernet-better，而有人将其开源，所以另一个实现称为centernet-better-plus，因此我们必须使用以下名称：centernet_pro_max。 此仓库是原始CenterNet的重建。与大多数基于detectron2或mmdetection的实现不同，高度模块化的代码库使用户难以理解基本思想是什么。因此，在此存储库中，我们使它尽可能简单，并使您可以自定义任何想法或拥有的任何新体系结构。 此版本建立在Centernet-Better的基础上，但与原始

此应用程序可以将滞后回线转换为等效的主干曲线并提取回线及其阻尼比及其双线性拟合。 此外，大量文本和图像输出也保存在用户定义的目的地。 用户手册可在以下链接中找到“ https://www.dropbox.com/s/0tzvx3za65ll51h/Hysteresis-to-SkeletonUserManual.pdf?dl=0 手册中使用的示例文本文件也可在以下位置获得： https://www.dropbox.com/s/eo36frk5ulvgvkz/File-23.txt?dl=0