GPS导航仪坐标航线坐标基准 默认WGS-84 这个名词确切的说是地理信息系统中的一个名词，主要有以下四个坐标基准： 1954年北京坐标系 Beijing Geodetic Coordinate System l954 1954年我国决定采用的国家大地坐标系，实质上是由原苏联普尔科沃为原点的1942年坐标系的延伸。 1956年黄海高程系统 Huang hai Vertical Datum l956 以青岛验潮站根据1950年～1956年的验潮资料计算确定的平均海面作为基准面，据以计算地面点高程的系统。 1985国家高程基准 National Vertical Datum 1985 1987年颁布命名的，以青岛验潮站1952年～1979年验潮资料计算确定的平均海面作为基准面的高程基准。 WGS-84坐标系 WGS-84 Coordinate System 一种国际上采用的地心坐标系。坐标原点为地球质心，其地心空间直角坐标系的之轴指向BIH （国际时间）1984．O定义的协议地球极（CTP）方向，调轴指向BIH 1984．0的零子午面和CTP赤道的交点，Y轴与

给出一低功耗、低温度系数的电压基准源电路的设计。其特点是利用工作在弱反型区晶体管的特性,该电压基准源采用CSMC 0.5μm,两层POLY,一层金属的CMOS工艺实现,芯片面积为0.036 75 mm2。测试结果表明:其最大工作电流不超过380 nA;在2.5~6 V工作电压下,线性调整率为0.025%;4 V输入电压;20~100℃范围内,平均温度系数为64 ppm/℃。以更小的面积,更低的功耗实现了电压基准源的性能。

使用前请阅读： 1.安装前请确定有管理员权限，请确定你是在Windows 7/Office 2010(以上)环境下执行此安装操作。 2.SOP TOOL 2014是基于EXCEL 2010 Addin 编制。具有方便，高效，省事，通用性强等特点， 可自由适配任意基准书格式。特别适用于公司开发部门或工程技术部门制作产品的作业标准书(SOP)。 是广大苦逼工程师的福音。 3.安装完成后，打开Excel 可发现功能区出现SOP TOOL 2014 选项卡即为该软件。 4.如要重新安装该软件，需先卸载旧版本。 5.欢迎各位免费使用及传播该软件，如发现BUG请及时联络：6528773@qq.com V2.1--->V3.0 变更内容: 1)优化结构及算法 2)修正相关BUG V2.1--->V2.3 变更内容: 1)修正了基准书格式中的VBA代码。 2)追加添加现有页功能 3)修正工时栏相关BUG

Dell PowerEdge 6800服务器支持两颗双核/四核至强处理器，12个FBD DIMM插槽，最高支持48GB内存，支持8块3.5英寸SAS或SATA热插拔硬盘，最大内部存储容量为6.0TB (8 x SATA)，6个扩展插槽——1个x8 PCI Express、3个x4 PCI Express和2个64位/133MHz PCI-X，930瓦热插拔冗余电源。Dell PowerEdge 2900易于扩展，可选塔式或5U机架式机箱选件，在内存、磁盘、I/O方面都具有不错的可扩展性。

整个项目源码： 整个项目数据集：、 引言 本次分享主要介绍，如何对道路上的汽车进行识别与跟踪。这里我们实现一个简单的demo。后续我们还会对前面的代码及功能进行重构，从而进一步丰富我们的功能。 项目软件框架 下图是车辆检测的实现流程图： 具体内容如下： 在有标签的训练数据集上进行Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取 Normalize 这些特征，并随机化数据集 训练线性SVM分类器 实现一个滑动窗口技术，并使用训练好的分类器在图片中寻找车辆 实现一个流处理机制，并通过一帧一帧地创建循环检测的热图来去除异常值及跟踪车辆 为检测到的车辆估计一个边界框 Features 本项目，我们使用一些有标签的训练数据：汽车图片、无汽车图片，训练数据在all文件夹中可以找到 有汽车地图片标签为1，无汽车的图片标签为0 我们先读取数据，看下数据的分布 # impor

介绍 这是Python封装，其中使用了2005年IEEE进化计算大会大型全局优化特别会议的测试套件的C ++实现。 笔记 如果要使用此代码的任何部分，请引用以下出版物： Suganthan，N。Hansen，JJ Liang，K。Deb，Y.-P. Chen，A。Auger和S. Tiwari，“ CEC 2005实参优化特别会议的问题定义和评估标准”，技术报告，新加坡南洋理工大学，2005年5月，以及KanGAL报告＃2005005，印度IIT坎普尔。 要求 GNU Make GNU G ++ Python 赛顿 测试环境 Debian GNU / Linux杰西/ sid GNU Make 3.81 g ++（Debian 4.7.3-4）4.7.3 Python 2.7和Python 3.2 numpy的1.8.1 cython 0.20.1 Travis-CI

以基准方程表示基准数据,利用基准方程进行最小二乘平差的求解方法是一种具有普遍意义的求解方法,既适用于在一般基准下求解,也适用于重心基准或拟稳基准下求解,而且便于对有关问题进行分析;通过这种求解方法导出了不同基准下解的转换关系式.论述了相对于一定基准的相对解、相对形变和相对点位精度是广义的,以及意义更完善的相对解、相对形变和相对点位精度,并通过算例对此作了进一步说明.从该算例可以看到,各点的相对点位中误差随基准点至该点距离的增大而增大,根据在各种基准下得到的相对形变值有利于进行形变分析.

CSpider：用于复杂和跨域语义分析和文本到SQL任务的大型中文数据集 CSpider是一个大型中文数据集，用于复杂的跨域语义解析和文本到SQL任务（关系数据库的自然语言接口）。 它与我们的EMNLP 2019论文一起发布：。 此仓库包含用于评估，预处理和本文中使用的所有基准的所有代码。 请访问以获取更多常规介绍和排行榜。 变更日志 10/2019我们将使用转换的完整数据集启动中文文本到SQL任务。 提交教程和我们的数据集可以在我们的找到。 请遵循它以获取未发布测试数据的结果。 感谢与我们分享测试仪。 9/2019根据Spider的训练和部署集重新定义了我们在EMNLP 2019论文中使用的数据集。 数据集可从下载。 刚刚发布了该数据集以重现我们的论文中的结果。 要加入CSpider排行榜并更好地与原始英语结果进行比较，请访问我们的以获取完整的数据集。 引文 当您使用CSpider数据

AI-Rank | 面向产业应用的AI开源评测基准 AI-Rank是一个面向AI产业界的，对AI系统进行综合评价的基准体系。 随着AI技术的发展，各类AI计算设备（如：CPU、GPU、移动端芯片等）、各类AI框架（如：PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch）等应运而生。产业界在制定符合自身的深度学习应用方案时，难免在软件、硬件选型上缺少对比数据。 AI-Rank本着公开、公正、公平的原则，制定尽可能全面的综合评估体系，并广纳各类AI产品性能数据。希望能够切实挖掘人工智能产业发展过程中的需求与痛点，探究AI未来的趋势，助力全产业AI相关企业的发展和AI技术的进步。通过基准测试体系的建立，进行科学的测评，达到公开、公正、公平的要求，测评结果可定量，可复现，可对比。基准所采用的评价体系能够客观全面系统的反映人工智能产业的现状及其发展方向。 AI-Rank主要面向产业应用，

追踪微流体中的液滴是一项具有挑战性的任务。选择一种工具来分析一般的微流体视频以推断物理量会遇到困难。这个 最先进的物体探测器算法You Only Look Once（YOLO）和 对象跟踪算法简单在线和具有深度关联度量的实时跟踪（DeepSORT）可定制用于液滴识别和跟踪。 定制包括培训YOLO和DeepSORT网络，以识别和 跟踪感兴趣的对象。我们训练了几个YOLOv5和YOLOv7模型 用于微流体实验视频中液滴识别和跟踪的DeepSORT网络。我们比较了液滴跟踪应用程序的性能 YOLOv5和YOLOv7在训练时间和分析给定问题的时间方面 跨各种硬件配置的视频。尽管最新的YOLOv7是10% 速度更快，只有RTX 3070上较轻的YOLO型号才能实现实时跟踪 Ti GPU机器，由于 DeepSORT算法。这项工作是YOLOv5和 在训练时间和推理时间方面，带有DeepSORT的YOLOv7网络 用于微流体液滴的定制数据集。