使用CNN进行深度学习的分类判断准确率极高，被用于很多领域的自动图像判断。另一方面，有人担心内部是一个黑匣子，“我不知道为什么会做出这个决定”。 本示例代码使用CNN（GoogleNet）判断OK/NG，然后使用称为Class Activation Mapping的方法可视化哪些区域的特征与判断强相关。 ・确认误判是由于哪个区域以及正确的判断是否与人类正在观察的判断因素相同而有效的。 [关键词]图像处理、IPCV 演示、深度学习、深度学习、迁移学习、介绍、对象识别、图像分类、计算机视觉、神经网络、人工智能、视觉检测、可视化 单击此处获取类激活映射为判别性定位学习深度特征麻省理工学院的Boolei Zhou，Aditya Khosla，Agata Lapedriza，Aude Oliva，Antonio Torralba计算机科学和人工智能实验室http://cnnlocalizatio

经纬度坐标转换为平面坐标，此pdf是坐标转换matlab工具箱的相关内容，很详细。需要实现经纬度转换的可以细看。另一篇博客中给出坐标转换的公式，参数说明，博客链接https://blog.csdn.net/weixin_43428682/article/details/87889753（阅读量已破5000）。根据公式编的单点转换和批量位置点的转换代码链接（https://download.csdn.net/download/weixin_43428682/11155585）（https://download.csdn.net/download/weixin_43428682/11155590）。

Matlab/Octave 脚本执行以下操作： (a) 随机二进制序列的生成(b) 根据格雷映射为每个 16-QAM 星座符号分配 4 位组(c) 添加高斯白噪声(d) 16-QAM 符号的解调和(e) 每十进制去映射到格雷转换(f) 计算误码数(g) 以 1dB 的步长为 Eb/No 的每个值运行此程序。 关于 16QAM 理论误码率的讨论，请参考帖子http://www.dsplog.com/2008/06/05/16qam-bit-error-gray-mapping/

Integrated solution for seafloor mapping, processing and distribution

因资源大小限制，分两部分上传。 资源一：《Mapping and Charting Solutions（资源一），ArcGIS10.2.2动态表格扩展模块，亲测可用！》，10.2模块本体。 资源二：《Mapping and Charting Solutions（资源二），ArcGIS10.2.2动态表格扩展模块，亲测可用！》，10.2补丁

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Mapping of Runnables in RTE Background Knowledge MICROSAR

json-ld-transform 这是一个旨在将每个json转换为。 如何使用 首先，克隆存储库。 $ git clone https://github.com/krinde/json-ld-transform.git 然后，在本地安装依赖项。 $ cd json-ld-transform $ npm install 最后，运行测试。 $ npm test 例子 var input = { "_id" : "5b51a803c3665e14977c4a20" , "name" : "Booth Garner" , "email" : "boothgarner@daycore.com" , "phone" : "+1 (817) 421-3062" , "about

cpp_robotics：机器人算法的C ++示例代码

在程序中提出了一种利用亮度直方图构造色调映射查找表（LUT）的色调映射算法。融合人类视觉系统（HVS）的特性，在构造直方图的同时，更加重视视觉可分辨度的缩放范围，有利于更好地保留原始图像的细节。使用memorial.hdr图像例子，图像高动态映射后细节表现完美。