用于人类活动识别的深度学习（和机器学习） CNN，DeepConvLSTM，SDAE和LightGBM的Keras实施，用于基于传感器的人类活动识别（HAR）。 该存储库包含卷积神经网络（CNN）[1]，深度卷积LSTM（DeepConvLSTM）[1]，堆叠降噪自动编码器（SDAE）[2]和用于人类活动识别（HAR）的Light GBM的keras（tensorflow.keras）实现。 ）使用智能手机传感器数据集， UCI智能手机[3]。 表1.在UCI智能手机数据集上的五种方法之间的结果摘要。 方法 准确性 精确 记起 F1分数 轻型GBM 96.33 96.58 96.37 96.43 CNN [1] 95.29 95.46 95.50 95.47 DeepConvLSTM [1] 95.66 95.71 95.84 95.72 SDAE [

Learning-based methods are believed to work well for unconstrained gaze estimation, i.e. gaze estimation from a monocular RGB camera without assumptions regarding user, environment, or camera. However, current gaze datasets were collected under laboratory conditions and methods were not evaluated across multiple datasets. Our work makes three contributions towards addressing these limitations. First, we present the MPIIGaze dataset, which contains 213,659 full face images and corresponding ground-truth gaze positions collected from 15 users during everyday laptop use over several months. An experience sampling approach ensured continuous gaze and head poses and realistic variation in eye appearance and illumination. To facilitate cross-dataset evaluations, 37,667 images were manually annotated with eye corners, mouth corners, and pupil centres. Second, we present an extensive evaluation of state-of-the-art gaze estimation methods on three current datasets, including MPIIGaze. We study key challenges including target gaze range, illumination conditions, and facial appearance variation. We show that image resolution and the use of both eyes affect gaze estimation performance, while head pose and pupil centre information are less informative. Finally, we propose GazeNet, the first deep appearance-based gaze estimation method. GazeNet improves on the state of the art by 22% (from a mean error of 13.9 degrees to 10.8 degrees) for the most challenging cross-dataset evaluation

## CM3D2.AddModsSlider.Plugin 在女仆编辑屏幕中，GUI显示用F5切换。 各种功能可以通过滑块和切换按钮进行操作。 *当显示大量滑块时，“使用滚动面板滚轮滚动”会使它变得非常沉重。如果发生这种情况，请在滚动面板中单击或拖动以将其还原。 ##介绍方法 先决条件： UnityInjector 上面已经介绍过了。 按下以下载zip文件。 将zip文件中的Unity Injector文件夹拖放到CM3D2文件夹中，以完成安装。 ##更改日志 ### 0.1.2.17 滚动视图布局更改。 添加了“撤消”按钮。在编辑屏幕开始时，按按钮设置值。 添加了重置按钮。按下按钮来设置值标签的指定值。 添加了输入字段。可以使用键盘输入滑块值。 进行了更改，以便可以为每个mod标签打开和关闭每个滑块。 修复了以下错误：省略了值标签默认属性时，类型=“ scale”

什么是格威迪翁？ “Gwyddion 是一个用于 SPM（扫描探针显微镜）数据可视化和分析的模块化程序。主要用于分析通过扫描探针显微镜技术（AFM、MFM、STM、SNOM/NSOM）获得的高度场”（ http:// gwyddion.net/ ) saveasgsf 以 Gwyddion 简单字段文件格式 (.gsf)（仅一个通道）保存 NxM 矩阵 saveasgwy 以 Gwyddion 原生文件格式 (.gwy) 保存 NxM 或 NxMxL 矩阵 函数调用： saveasgsf（文件名，数据，numstepsx，numstepsy，startx，endx，starty，endy，标签，单位，时间，varargin） 或者saveasgwy（文件名，数据，numstepsx，numstepsy，startx，endx，starty，endy，标签，单位，时间，可变参数） 例子：

基于HMCAD1511的四通道高精度示波器方案：单通道达1G采样率，双通道500M，四通道模式实现至250M采样率原理图PCB及FPGA代码全解析,用HMCAD1511实现的四通道示波器方案，单通道模式1G采样率，双通道模式500M，4通道模式250M采样率。 原理图PCB，FPGA代码，注释清晰。 ,关键词：HMCAD1511；四通道示波器；单通道模式1G采样率；双通道模式500M；4通道模式250M采样率；原理图；PCB；FPGA代码；注释清晰。,"HMCAD1511驱动的四通道高采样率示波器方案：原理图PCB与FPGA代码详解"

AD6-9下载，用于SCH 与DSN 原理图文件转化，比较方便， 非常利于设计；

标题中的“用SVN账号管理系统管理SVN账号”是指在软件开发过程中，使用Subversion（SVN）作为版本控制系统，并通过特定的账号管理系统来管理和控制对SVN仓库的访问权限。这种做法对于团队协作和代码安全管理至关重要。 SVN是Subversion的简称，它是一个开源的版本控制系统，用于跟踪文件和目录的修改，便于多人协同工作。它允许开发者在任何时候回滚到历史版本，避免代码冲突，同时提供了一种高效的方式记录项目进度。 账号管理系统在此场景下，通常指的是与SVN服务器集成的身份验证和授权模块。它可以是SVN服务器内置的，如基于Apache HTTP Server的SVN配置，使用htpasswd工具创建和管理用户账号；也可以是第三方解决方案，如VisualSVN Server的内置用户管理或通过LDAP、Active Directory等集中式身份验证服务。 在实际操作中，管理员会创建用户账号，分配不同的权限级别，如只读、读写、管理员等。这样，可以确保每个团队成员只能访问他们应该访问的资源，保护了代码的安全性。例如，新入职的开发者可能只被授予查看和提交代码的权限，而高级开发者或项目经理可能拥有更广泛的权限，包括合并代码、解决冲突甚至管理仓库结构。 描述中提到的链接指向了iteye博客的一篇博文，虽然具体内容未给出，但通常这样的文章会详细介绍如何设置和使用SVN账号管理系统，包括但不限于以下步骤： 1. 安装和配置SVN服务器，例如使用VisualSVN Server或通过命令行安装Apache HTTP Server并配置svnserve服务。 2. 创建用户和组，这可以通过编辑SVN服务器的配置文件或使用管理界面完成。 3. 配置权限，使用SVN的`svnserve.conf`或Apache的`httpd.conf`设置路径级别的访问控制。 4. 集成外部身份验证系统，如LDAP或AD，以实现单点登录和统一管理。 5. 测试访问权限，确保用户能够按照预期访问SVN仓库。 标签中的“源码”指的是SVN主要应用于存储和管理源代码，而“工具”则表明SVN账号管理系统是一种用于辅助开发和协作的工具。 至于文件名“athree”，由于没有更多信息，我们无法直接关联到SVN账号管理的具体知识点。它可能是某个示例、工具的名称或者是错误的输入。如果“athree”是某种SVN工具或配置文件，它可能包含有关如何设置或扩展SVN账号管理的细节。 有效地使用SVN账号管理系统是团队开发中不可或缺的一部分，它确保了代码的安全性和协作的效率。理解如何配置和管理这些系统是每个IT专业人员尤其是软件开发团队管理者必备的技能。

计算机网络仿真实验是计算机网络教学中的一个重要环节，它允许学生在虚拟环境中模拟真实网络的搭建和管理，以此加深对网络理论知识的理解。Cisco Packet Tracer是一个由思科系统公司开发的网络模拟工具，它提供了一个图形化界面，用于模拟构建网络拓扑结构，并对网络设备进行配置和故障排除。使用Packet Tracer可以帮助学生通过动手实践来学习网络协议、网络设计以及各种网络设备的作用和配置方法。 本实验所使用的.pkt文件是Cisco Packet Tracer的专用文件格式，它包含了网络仿真的具体细节，如设备配置、接口参数设置、协议配置等。该文件可以通过Cisco Packet Tracer 6.0打开，学生可以在软件中运行.pkt文件，实时查看网络数据包的传递和网络设备的交互，直观地理解数据如何在网络中传输。 本次实验的内容可能是网络基础搭建，例如创建一个简单的局域网（LAN），配置IP地址、子网掩码，以及实现基本的网络连通性测试。实验中可能会涉及到的网络设备有路由器、交换机、PC机、服务器等。通过实验，学生不仅能够学习到如何搭建网络，还能够了解到网络的基本工作原理和常见的网络协议，比如IP协议、ICMP协议、TCP/UDP协议等。 通过仿真实验，学生可以尝试不同的网络配置方案，并观察它们对网络性能和稳定性的实际影响，这对于理解网络设计中的优化原则和故障排除方法也大有裨益。此外，对于那些初次接触网络实验而感到困难的同学，通过分享本次实验的.pkt文件，能够帮助他们更好地理解和掌握实验步骤和要点，从而顺利完成实验。 在网络技术日新月异的今天，通过实验模拟的方式培养学生解决问题的能力是非常有必要的。Cisco Packet Tracer模拟软件为学生提供了一个安全、可控的环境来实践他们的网络知识，而且这样的实验环境还不受地理位置和物理设备的限制，能够随时随地进行学习和测试。 实验后的总结和反思也是学习过程中的重要一环。学生应记录实验过程中的观察、遇到的问题以及解决方法，这不仅能够帮助巩固学习成果，还能培养解决实际问题的能力。通过不断实践和分析，学生最终能够形成一套完整的网络知识体系，并在将来的网络工程师职业道路上应用这些知识来解决复杂的网络问题。

matlab simulink二阶线性自抗扰控制器（LADRC）仿真模型，已经封装完成，响应速度快，抗扰能力相较于传统pi更优秀。 采用线性ADRC相较于非线性ADRC大大减少了调参难度，已成功用于电机速度环替代传统pi。 在现代控制理论与实践应用中，线性自抗扰控制器（LADRC）是一种创新的控制策略，它的设计宗旨在于简化控制器设计过程同时提升系统对于扰动的抵抗能力。Matlab Simulink作为一个广泛使用的工程仿真和模型设计工具，为LADRC提供了一个强大的开发平台。仿真模型的封装完成意味着用户可以直接利用模型进行仿真测试，而无需深入了解其内部的复杂算法，从而加快了控制系统的开发与验证过程。 LADRC的核心优势在于其简化的设计流程和优化的抗扰性能。与传统的比例积分微分（PID）控制器相比，LADRC在保持快速响应的同时，能够更加有效地抑制各种干扰，提高了系统的稳定性和鲁棒性。特别是对于电机等快速动态系统，LADRC的表现尤为出色。通过封装好的仿真模型，工程师能够更加便捷地对LADRC进行测试和评估，加速了控制器的优化和应用。 在实际应用中，LADRC尤其适用于电机速度环的控制。电机作为工业领域不可或缺的执行元件，其控制性能直接影响整个系统的效率和质量。LADRC的引入，不仅可以替代传统的PID控制器，还能够在保持控制精度的同时，提高系统的抗扰动能力和动态响应速度。这对于提高电机控制系统的性能具有重要意义。 线性ADRC相较于非线性ADRC来说，在调参方面具有明显的优势。非线性ADRC虽然在理论上具有更强大的适应能力，但参数调整的复杂度往往较高，不利于工程实践。而线性ADRC的设计简化了参数调整过程，使得控制系统的设计和调试更加方便快捷，这也正是其在实际应用中受到青睐的原因之一。 文档中提到的标题相关的二阶线性自抗扰控制器仿真模型，以及伴随的文件，如技术分析文档，都为理解和应用LADRC提供了丰富的资源。技术文档不仅涵盖了仿真模型的使用说明，还可能包括理论分析、设计指南以及案例研究等内容。这些资源对于深入研究LADRC的原理和实现细节，以及在特定应用领域的定制化开发具有重要的参考价值。 图片文件，尽管没有直接的文字描述，但通常在技术文档中作为插图，用于直观展示仿真模型的界面、控制流程或实验结果，帮助用户更好地理解LADRC模型的结构和性能。 LADRC作为一种新兴的控制策略，在简化控制器设计的同时，显著提升了系统的抗扰能力和动态性能。Matlab Simulink的仿真模型封装简化了工程应用的难度，为电机控制等领域的技术进步提供了有力支持。通过封装好的仿真模型，工程师可以更加高效地进行系统仿真和性能评估，加速创新控制技术的应用转化。

随着医疗技术的不断进步，对医学图像分析的需求也日益增长，特别是在微观层面的组织学图像分析中。血管作为人体内重要的生命系统之一，其结构、形态、分布等信息对于疾病的诊断和治疗具有关键意义。尤其是在肿瘤学中，血管的生成（血管新生）与肿瘤的生长、转移密切相关。因此，精确地检测和量化组织中的血管结构成为了医学研究和临床应用的重要环节。 基于此，一个专门针对血管检测的软件工具应运而生。该工具利用MATLAB这一强大的编程语言平台，为研究者提供了一套完整的解决方案，旨在自动化地处理和分析免疫组织化学（IHC）图像中的血管。MATLAB不仅拥有强大的数学计算能力，其图像处理工具箱还提供了丰富的函数库，从基本的图像操作到高级的图像分析算法一应俱全，从而使得该血管检测应用程序能够高效地完成复杂的医学图像分析任务。 该软件的核心功能包括图像预处理、血管结构的自动识别与分割，以及对血管大小和分布的精确量化。通过这些步骤，研究人员可以得到关于血管形态特征的定量数据，有助于评估血管生成的状态，预测疾病的预后，以及监测治疗的效果。 对于该软件工具的细节，尽管部分提到应用尚未完全上传，但我们可以合理推断，它可能包括一系列用于优化图像质量的预处理步骤，如去噪、对比度增强等；血管检测和分割的算法，例如基于阈值的分割、边缘检测或更先进的机器学习方法；以及量化分析功能，能够统计血管的长度、宽度、面积、密度等参数。 由于完整的应用程序尚未发布，用户可能需要通过开发者获取完整版本或等待进一步更新。考虑到这一点，对于希望利用这一工具进行研究的用户来说，及时与开发者建立联系是非常必要的。这不仅可以确保获取到最新的软件版本，还可以获得必要的技术指导和支持。 同时，【概要内容】中提及的“BVD_V33.zip”文件说明了软件的分发方式。这种文件通常包含了该软件的所有必要组件，如源代码、可执行文件、用户文档等，方便用户下载并安装使用。文件名中的"BVD"可能是软件的名称缩写，代表“Blood Vessel Detection”，而"V33"则很可能表示软件的版本号，这个数字越大，表示软件的版本越新，可能包含了更多的功能改进和错误修复。 总而言之，基于MATLAB开发的血管检测应用程序为生物医学研究和临床实践提供了一种重要的工具。它可以大幅简化和加速血管检测的过程，为医学图像分析提供精确的数据支持。虽然目前该应用程序的完整内容尚未完全公开，但它无疑具有广阔的前景和应用价值。随着后续版本的不断更新和完善，该工具必将更好地服务于医学领域，特别是在血管相关疾病的诊断和治疗中发挥重要作用。