对现有空间插值算法进行了分析,探讨了基于移动曲面拟合等高线生成算法,优化了等高线线性内插和平滑输出的算法,编写了基于Vc++的拟合等高线程序,通过模拟数据生成等高线实验,分析了算法的优缺点,探讨了生成等高线的精度,获取的精度表明该算法是可行和有效性的。
2024-03-13 10:50:57 2.78MB 自然科学 论文
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AI大模型 AI大模型相关书籍论文介绍
2024-03-13 09:51:21 160KB 人工智能 毕业设计
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天文导航方法已经成为深空探测必备的导航方法。为了实现对深空探测器的姿态控制,必须准确知道深空探测器当前时刻的姿态。根据深空探测器机载的两个星敏感器跟踪两颗选定的已知恒星,测量出当前时刻相对初始时刻这两个恒星星光矢量在深空探测器机体坐标系中的角度变化量,通过姿态变换矩阵转换和公式推导,给出了确定深空探测器当前时刻姿态角的解析算法,从而为探测器的姿态控制提供准确的姿态数据。通过仿真结果验证了此方法的正确性和有效性。
2024-03-13 08:38:13 506KB 工程技术 论文
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对文章《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》进行了翻译和注释,方便做论文、或者研究YOLO技术参考用。实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分,这些领域包括:自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等。在众多物体检测算法中,近年来,YOLO(You Only Look Once)框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出,实际证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来,YOLO经过了多次迭代,每个版本都在前一版本的基础上进行改进,不断在提高性能,截至本文发稿,YOLO框架从V1已经更新到了v8。作为机器视觉技术应用的我们,有必要对YOLO的技术演进进行系统了解,熟悉YOLO每个版本之间的关键创新、差异和改进(如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等)。从而更好地把握YOLO的技术发展主脉搏,更好地选择应用相关的视觉识别技术。
2024-03-12 22:49:47 5.05MB 毕业设计 自动驾驶 ar 网络
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树莓派3是一款基于ARM的微型电脑主板,具备所有PC的基本功能,Python作为主要编程语言,系统基于Linux或者Windows 10 IoT,有良好的易用性和多功能性。这里介绍的是如何用树莓派3来实现太原理工大学的毕业设计,该设计是树莓派结合多个传感器的智能小车的发明,是未来多个行业的发展方向,它可以按照程序预先设定好的模式在一个符合设定程序的环境里自动的运作,不需要人为的管理,可应用于科学勘探、科研、军事等的用途。 本系统为实现设计题目的要求,采用了树莓派3为控制核心,接收并处理传感器消息;利用超声波传感器与舵机相结合或使用红外线传感器检测道路上的障碍,控制智能小车的自动避障,并且可以自动记录小车运行速度;利用ssh键盘控制或spp手机app蓝牙遥控或通过手机app遥控。 整个小车系统的电路结构简单(采用树莓派的GPIO为核心省去单片机最小系统的设计),可靠性能高(树莓派的优越性)。实验测试结果满足预期要求,本文将着重介绍了该小车系统的硬件设计方法及软件实现方式以及测试结果分析。
2024-03-12 16:05:15 1.12MB 毕业设计
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推板造波的光滑粒子流体动力学数值模拟,郑兴,张天宇,光滑粒子流体动力学(SPH)方法是一种具有Lagrangian特性无网格粒子方法,对模拟自由表面流动和大变形问题具有较大优势。本文简单介绍了
2024-03-12 12:28:52 1.47MB 首发论文
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1、1602显示距离 2、超声波测距 3、低于安全距离报警,指示灯提示等。(附带proteus8.11仿真图+源程序) 4、包括各个模块资料,Visio流程图等。
2024-03-12 11:26:35 47.9MB 毕业设计
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Python实现基于人脸识别的上课考勤系统源码+项目介绍 这个人脸识别考勤签到系统是基于大佬的人脸识别陌生人报警系统二次开发的。 项目使用Python实现,基于OpenCV框架进行人脸识别和摄像头硬件调用,同时也用OpenCV工具包处理图片。交互界面使用pyqt5实现。 该系统实现了从学生信息输入、人脸数据录入、人脸数据训练,学生信息多条件搜索、修改,多选删除,人脸数据训练,人脸识别、追踪、签到等完整流程的各项功能。甚至允许生成签到表格和导出Excel格式签到表。 根据功能分配,系统分为三个部分实现各部分流程, 1)录入端负责数据导入, 2)管理端负责数据删改查以及人脸数据训练, 3)监控端负责人脸识别以及签到功能。
2024-03-11 22:25:27 107.77MB opencv python 毕业设计 源码
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(1)针对自动驾驶拟人化决策需要识别驾驶风格的需求, 基于客观驾驶数据和主观问卷分析了驾驶风格,提出了 种驾驶风格分类模型。 (2)针对驾驶员对驾驶安全性、舒适性和行车效率的需求, 分别基千深度Q网络(Deep Q Network, DQN)和优势演员评论家(Advantage Actor Criti c, A2C)两种深度强化学习算法建立了决策模型。 (3)针对当前自动驾驶决策不够拟人化的问题,基千表现更好的DQN决策模型提出了一种结合驾驶风格的拟人化决策模型。
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采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析,得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等;详细设计主要包括系统数据库访问的实现,主要功能模块的具体实现,模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试,并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份,数据库一份,完美运行。配置环境里面有说明。如有不会运行源代码或定制私信。
2024-03-11 17:24:33 21.53MB ssm企业财务管理系统
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