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为平衡电网供需电子间的互补调度关系，提出基于深度学习的多能互补供需自适应调度方法。分级连接电子识别控制器与多能监测模块，获取精确的学习空间复杂度数值，完成基于深度学习的多能电子识别处理。在此基础上，建立自适应调度框架，借助基层组织内电子供需结构，计算互补偏离度的实值参量，完成新型多能互补供需自适应调度方法。实验结果表明，与传统非动态调度模型相比，所提方法将单位时间内供需输出电压提升至440 V，且提高了邻位电子间的调频速率，平衡了电网供需电子间的互补调度关系。

Qt5.14，OpenCv4.5.5，OCR库编写的图片中汉字识别小例程，简单测试功能，代码及库均在其中，供学习和交流使用。 正在做基于Paddle的文字识别，目前存在环境问题，如通过将提供分享交流

Matlab下基于BP网络的数字语音识别代码

基于MATLAB的使用hmm算法实现0到9是个数字，以及几个汉字的语音识别系统，并设计了gui界面。

1、使用Anaconda创建虚拟环境，2、建立VOC格式标准文件夹，3、将xml格式转换成yolo格式，4、修改yaml配置文件，5、权重文件下载，6、参数修改，再点开train.py,找到if __name__ == '__main__':开始修改参数7、使用训练好的权重文件进行识别，8、使用USB摄像头进行识别

Python手势识别与追踪 内容概要： 源码包里面包括了摄像头手势识别与追踪.py， 视频手势识别与追踪.py 两个算法文件，65行代码，简单易懂，亲测成功。

这是一个实现简单，准确率较高的方法。 一、本方法基于颜色特征实现车牌定位。 在HSI空间实现蓝色查找，思路来自博客园 silenceer 的博客《车牌识别LPR（五）-- 一种车牌定位法》[1]。 通过对疑似区域求外接矩形判断车牌区域，思路来自博客园 计算机的潜意识 的博客 《EasyPR--开发详解（4）》[2]。 二、通过垂直投影和连通域分析实现字符分割。 三、通过3层神经网络实现字符识别。 参考 Andrew Ng 在 coursera 上的机器学习课程[3]。

用pycharm实现的车牌识别系统，可视化用的pyqt5，图像处理用的opencv+pillow，用svm训练模型，文档为全部代码，实现功能是：1.上传本地图片进行识别 2.打开摄像头进行识别