内容概要：本文详细介绍了一个基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）与Transformer编码器融合的多输入多输出时间序列预测模型的项目实例。该模型结合BiLSTM对局部时序上下文的双向捕捉能力与Transformer自注意力机制对长距离依赖的全局建模优势，有效提升复杂多变量时间序列的预测精度与泛化能力。项目涵盖模型架构设计、关键技术挑战分析及解决方案，并提供了基于PyTorch的代码实现示例，展示了从数据输入到多输出预测的完整前向传播过程。该方法适用于金融、工业、环境监测等多个需联合预测多变量的现实场景。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉RNN、LSTM和Transformer结构，从事时间序列预测相关研究或开发的算法工程师、数据科学家及研究生。; 使用场景及目标：①解决多变量时间序列中特征提取难、长距离依赖建模弱的问题；②实现多个目标变量的联合预测，提升系统整体预测一致性；③应用于设备预测性维护、金融市场分析、能源调度等高价值场景；④学习先进模型融合思路，掌握BiLSTM与Transformer协同建模技术。; 阅读建议：建议结合代码与模型架构图深入理解信息流动过程，重点关注BiLSTM与Transformer的衔接方式、位置编码的引入以及多输出头的设计。在学习过程中可尝试在实际数据集上复现模型，并通过调整超参数优化性能。

在IT领域，安全性和隐私保护始终是至关重要的议题，特别是在处理多媒体数据如视频时。本文将详细介绍如何利用OpenCV库，一个广泛应用于计算机视觉和图像处理的开源库，来实现简单的视频加密方法。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）提供了丰富的功能，包括图像和视频的读取、处理以及分析等，而在此场景下，我们将关注其在加密技术上的应用。 视频加密的基本目标是确保视频数据在传输或存储时不被未经授权的用户访问。这里提到的加密算法基于OpenCV中的图像与或操作，这是一种基础但有效的数据混淆技术。与或操作在数字电路中常见，但在加密领域，它们可以用于改变原始数据的二进制表示，使得未解密的数据难以理解。 加密过程通常包括以下步骤： 1. **读取视频**：使用OpenCV的`VideoCapture`类读取视频文件。这个类可以处理多种视频格式，并允许我们逐帧处理视频。 2. **预处理**：在加密之前，可能需要对视频进行一些预处理，例如调整尺寸、转换颜色空间等，以便于后续的加密操作。 3. **图像与或操作**：对于每帧图像，我们可以选择一个密钥（也是一张图像），并执行与或操作。例如，可以对每个像素的红、绿、蓝分量分别进行与或操作。密钥应当是随机生成的，且长度与视频帧相同，以增加安全性。 - **与操作**：如果密钥像素为1，与操作会使视频像素变暗；如果密钥像素为0，视频像素保持不变。这会导致原始图像的部分信息丢失。 - **或操作**：与之相反，如果密钥像素为0，或操作会使视频像素变亮；如果密钥像素为1，视频像素保持不变。这样可以引入额外的噪声。 4. **编码和存储**：加密后的视频帧需要重新编码并存储。OpenCV的`VideoWriter`类可以帮助我们将处理后的帧写入新的加密视频文件。 5. **解密**：解密过程与加密类似，但使用相同的密钥进行反向操作。即，如果加密时使用了与操作，解密时就用或操作；反之亦然。 6. **后处理**：解密后的视频可能需要进行一些后处理，如去噪，以恢复原始视频的质量。 需要注意的是，这种基于与或操作的加密方法虽然简单易实现，但安全性相对较低，适合个人或非敏感信息的保护。对于高度机密的视频数据，应采用更复杂的加密算法，如AES（高级加密标准）或其他现代密码学方法。 OpenCV提供了一个便捷的平台来实现简单的视频加密解密。通过学习和理解这些基本概念，开发者可以进一步探索更高级的加密策略，结合其他安全库和算法，提高视频数据的安全性。在实际应用中，应根据具体需求和安全等级来选择合适的加密方法。

内容概要：介绍了一种使用MATLAB实现EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM与传统LSTM模型进行多变量时间序列预测的方法。从光伏发电功率的实际数据出发，在生成带噪声信号的基础上，逐步探讨了利用经验模态分解处理数据非稳性、主成分分析实现降维处理和构建LSTM预测模型的技术路径，提供了全面细致的操作指导。 适用人群：针对有一定编程能力和数学理论背景的研究人员和技术开发者，尤其适用于那些想要探索先进预测建模并在实际应用案例中有兴趣的人士。 使用场景及目标：主要目的是为了更好地理解和优化针对波动较大或不稳定时间序列的预测能力。通过比较各模型预测表现，找到最适合特定应用场景的最佳配置方案，从而支持相关领域的决策制定过程。 其他说明：文中附带了完整的工作实例、步骤讲解与源代码示例，有助于用户复现实验流程并进行相应的调整改进，进而提高研究效率或促进新项目启动。

LPMSPM0G3507中英文用户手册，个人调用Deepseek进行翻译，免费。

DeepBGC：生物合成基因簇的检测和分类 DeepBGC使用深度学习来检测细菌和真菌基因组中的BGC。 DeepBGC使用双向长期短期记忆递归神经网络和Pfam蛋白域的word2vec样载体嵌入。 使用随机森林分类器预测产品类别和检测到的BGC的活性。 :pushpin: 消息 :pushpin: DeepBGC 0.1.23：预测BGCs现在可以在antiSMASH使用JSON输出文件被上传用于可视化 根据以下说明，照常安装和运行DeepBGC 上传antismash.json从DeepBGC输出文件夹使用“上传额外的注释” 页 预测的BGC区域及其预测分数将与antiSMASH BGC一起显示 刊物 用于生物合成基因簇预测的深度学习基因组挖掘策略Geoffrey D Hannigan，David Prihoda等人，《核酸研究》，gkz654， //doi.org/10.1093/nar/gkz654 使用

基于机器视觉技术的流水线自动分拣机器人仿真：VREP与MATLAB联合实现SCARA机械臂按色形分拣与数量统计,流水线自动分拣机器人仿真，vrep与matlab联合仿真，基于机器视觉技术进行自动分拣，采用scara型机械臂，按照不同的颜色与形状分拣，放入不同的盒子并统计数量。 ,核心关键词：流水线自动分拣机器人; VREP与MATLAB联合仿真; 机器视觉技术; SCARA型机械臂; 颜色与形状识别; 分拣; 不同盒子; 数量统计。,基于机器视觉与SCARA机械臂的流水线自动分拣系统联合仿真研究

利用S参数对RF开关模型进行高频验证，讲述某公司的开关使用。

西门子PLC，字符分割，一个拆分字符的西门子功能块（设置任意字符为分隔符，分隔符数量最大10个字符）

在当今的游戏开发与虚拟现实技术中，增强现实(AR)元素的融入变得越来越普遍。这其中，ArUco标记跟踪技术由于其实现的高效性和准确性，成为了一个重要的工具。ArUco标记是一种小型的二维码标记，它们被广泛用于各种计算机视觉应用中，用于估计相机的位置以及标记的方向。而OpenCV，作为一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的功能来处理图像、视频以及实现各种视觉识别任务。在Unreal Engine 4(UE4)和Unreal Engine 5(UE5)这样的先进游戏引擎中，集成OpenCV和ArUco标记跟踪技术，为开发者提供了强大的工具来创建交互式和沉浸式的AR体验。 然而，将OpenCV整合进UE4/UE5并非没有挑战。这需要对两个不同领域的技术有深入的理解，并且能够将它们有效地结合起来。这里，conan-ue4cli作为一种辅助工具应运而生。它是一个用于自动化UE4/UE5项目的C++库依赖管理工具。利用conan-ue4cli可以简化整个构建和依赖管理过程，使得开发者可以更专注于功能的开发而不是环境配置。 使用conan-ue4cli在UE4/UE5中集成OpenCV，首先要确保已经正确安装了这些工具以及它们的依赖。接着，需要在项目中配置好OpenCV库，使其能够在UE4/UE5的C++项目中被正确调用。这个过程涉及到修改项目文件，指定库文件路径，以及添加必要的头文件目录。完成配置后，就可以开始编写使用OpenCV进行ArUco标记检测和跟踪的代码了。 在这项技术的实践中，需要关注几个核心环节。首先是ArUco标记的生成和打印，然后是在实际应用中使用OpenCV对相机捕获的视频帧进行处理，检测并解析这些标记。需要编写的算法能够准确地识别标记，同时计算出它们的位置和方向信息。这需要使用OpenCV库中的相关函数，例如aruco::detectMarkers，它用于检测输入图像中的ArUco标记，并返回标记的角点坐标和ID。 当标记被识别后，可以进一步在UE4/UE5的场景中实现与标记位置的交互。这可能涉及到虚拟物体的放置，特定动作的触发，或是其他形式的增强现实反馈。开发者还需要考虑实时性能和优化，确保算法运行效率，以提供流畅的用户体验。 在整个开发过程中，可能会遇到诸多问题和挑战，比如环境光照变化对识别准确性的干扰、实时性能的优化，以及不同设备之间的兼容性问题。解决这些问题需要对OpenCV的使用有深入的了解，并不断调试和测试。 在这个示例项目"ue4-opencv-demo-master"中，开发者可以找到一个完整的示例，展示了如何将OpenCV与UE4/UE5结合起来，实现ArUco标记的识别和跟踪。该项目可能会包含用于标记生成和打印的工具，以及在UE4/UE5中进行标记识别和处理的完整代码示例。这对于想要学习和实践这项技术的开发者来说是一个宝贵的资源。 使用conan-ue4cli在UE4/UE5中使用OpenCV进行ArUco标记跟踪，是一项综合性极强的技术实践，它不仅要求开发者具备扎实的计算机视觉和游戏开发知识，还需要能够处理和优化跨平台应用开发中的各种技术难题。通过实际项目，开发者可以更好地理解这项技术的细节，并将其应用到自己的项目中，创造出更加丰富和互动的用户体验。

参考链接：https://skydance.blog.csdn.net/article/details/129745348 一、权限问题 二、调用相机 1、声明provider 首先，我们需要在主配置文件中声明provider，与activity同级别。之所以要用到provider，是因为从Android7.0开始，就不允许在 App 间，使用 file:// 的方式，传递一个 File ，否则就会抛出异常，而provider的作用恰好就是用过 content://的模式替换掉 file://，看上去只是换了个前缀，但其实是有真实路径转为了虚拟路径。 2、调用相机 首先创建一个文件，用于保存拍照图像，然后根据不同系统版本获取Uri，传递给Intent，然后调起相机（可以考虑将outputImage、imageUri设置为全局变量）。 3、处理回调 使用BitmapFactory读取imageUri，得到bitmap，然后进行一些压缩，然后显示。