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1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454

从拆解Model3看智能电动汽车发展趋势

杨村煤矿在用皮带运输系统均已实现集中控制,但对皮带调速节能情况没做任何考虑,从而造成不必要的人力、时间和能源浪费。负载智能跟踪监控技术的设计与应用目的在于根据井下东总回第三部皮带运输煤量多少来调速东总回第二部皮带带速,寻求最佳的运输策略最终实现东二部皮带节能运行。意义在于开辟皮带输送系统自适应负载填充率的节能研究,对今后带式输送机速度控制系统的设计有很好借鉴意义。

叮当，在 Raspberry Pi 上的中文语音对话机器人/智能音箱项目

带式输送机是煤炭、化工、冶金等领域的重要运输设备,因此对带式输送机运行过程中的打滑、断带、超速等故障进行检测极其重要。智能速度检测装置在输送带检测时能够完成信号采集、转换处理、逻辑判断、功能计算、双向通信,内部可实现自检、自诊断、自判别和自适应功能,并具备数字量输出、信息储存等功能。该检测装置可实现对带式输送机故障的智能判断,提高了带式输送机运行的可靠性。

针对带式输送机系统耗电量大、机械磨损严重、输送带带速与运量无法合理匹配的工程背景,研究了变频调速控制原理和带式输送机智能调速控制系统设计方法。阐述了影响带式输送机系统能耗的因素,利用传感器实时监测输送带煤流量和带速数据,采用模糊控制算法构建了输送带速度、负载模糊控制器模型,设计了带式输送机智能调速控制系统。测试表明:使用该系统后,带式输送机能够根据负载自适应地调节带速,实现了节能降耗、延长了输送带使用寿命,对提高企业生产效率具有很高的应用价值。

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《智能停车场车牌识别计费系统》程序使用说明 在PyCharm中运行《智能停车场车牌识别计费系统》即可进入如图1所示的系统主界面。 图1 系统主界面 说明：在运行程序前，先将当前的计算机连接互联网，并且需要先申请百度AI开放平台的图片识别需要的Key，并且复制该Key到项目根目录下的file子目录的key.txt文件中替换相应的内容即可。替换时需要注意不要把原来的单引号删除。 具体的操作步骤如下： （1）识别车牌，并实现车辆入场和出场。当有车辆的车头或车尾对准摄像头后，管理员单击“识别”按钮，系统将识别该车牌，并且根据车牌判断入场或出场，显示不同信息。车辆入场时效果如图2所示，车辆驶出时效果如图3所示。 图2 车辆入场 图3 车辆出场 （2）收入统计。单击“收入统计”按钮，系统会根据车辆进出记录汇总出一个的收入信息，并且通过柱型图显示出来，效果如图4所示。 图4 收入统计 （3）满预警。系统会根据以往的数据自动判断一周中的哪一天会出现车位紧张的情况，从而在前一天给出预警提示，方便管理员提前做好调度，效果如图5所示。 图5 满预警提示