自定义声音波纹，适合作录音应用的开发，模仿iPhone录音效果

使用google BERT进行CoNLL-2003 NER！ 为了获得更好的性能，您可以尝试使用fennlp，有关更多详细信息，请参见fennlp。 BERT-NER版本2使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）。 原始版本（请参阅old_version以获得更多详细信息）包含一些硬代码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。 因此，在此更新版本中，有一些新的思想和技巧（关于数据预处理和图层设计）可以帮助您快速实现微调模型（您只需要

如果我们有 16 个子载波，让我们将 r1、r2、r3 和 r4 用作PRC 或峰值降低载波并在 x1:x12 上传输，因此当 x1:x12 求和产生峰值时，r1、r2、r3 和 r4 的组合会产生反峰值但不是确切的反峰值，否则输出将是一个平坦的信号，无法从中检索数据。

以方波作为载波的2ASK系统模型 本设计的系统模型： 信号源 2ASK调制电路 2ASK解调电路 外部时钟信号 NRZ 方波信号（作为载波） NRZ的位同步信号（作为判决时钟） 解调信号

本文主要讲了c语言指针变量作为函数参数传递，下面一起来学习一下

自动控制原理 田作华 1.《自动控制理论与设计》 上海交大出版社 徐薇莉等 (推荐教材) 2.《控制理论基础》 科学出版社 王显正等 3.《自动控制系统》 高教出版社 汪小帆等 4.《Automatic Control System》Benjamin C. Kuo （高教出版社 ）

Python原来这么简单(win系统 提高篇)

Matlab模糊代码人造手指的仿生控制 该项目的目的是设计一种仿生肌腱驱动的致动系统，用于康复机器人中的矫形手和假肢手应用。 该致动系统基于顺应性肌腱电缆和单向形状记忆合金（SMA）线的组合，这些线形成了一组人造肌肉对，用于人造手指关节的屈伸或外展-内收。 这种类型的配置可以模拟人手中发现的天然肌肉-腱结构的关键生物学特征，例如围绕每个关节的顺应性和双向激动剂-拮抗剂拉动运动。 参考 Gilardi G. ，Haslam E.，Bundhoo V.和Park EJ，2010年，“基于形状记忆合金的仿生人造手指腱驱动的致动系统，第二部分：建模和控制”，。 Ko J.，Martin BJ， Gilardi G. ，Haslam E.和Park EJ，2011，“在人工手指中共同收缩拮抗形状记忆合金肌肉对的模糊PWM-PID控制”，。 代码 该代码已在Matlab / Simulink 8.3版（R2014a）中编写和测试。 在Simulink中运行Finger_Full_Model之前，请运行Initialization.m 。 模拟后，所有变量都保存在工作区中。 plotResults.

使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒