为了简化,设突触延迟为单位时间,则
2023-02-18 10:24:18 8.44MB 神经网络
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采用辐射传输方程的简化三阶球谐函数(SP3)近似作为时域荧光扩散层析成像(FDOT)的正向模型,克服了球谐函数近似法(PN)公式复杂,计算量大的缺点和扩散近似(DA)理论对于低散射组织体的不适用性。考虑到时域模式可以同时重建荧光产率和寿命,且技术上较频域模式更容易实现,因此采用时域模型,应用源自广义脉冲谱技术(GPST)的特征数据类型,将基于DA-GPST推广到SP3方程,发展了一套基于SP3-GPST的FDOT图像重建方法。数值模拟结果表明,SP3-GPST重建结果优于DA-GPST。
2023-02-17 17:00:01 4.14MB 图像处理 时域荧光 球谐函数 广义脉冲
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将Jhead源文件进行二次封装,获取图片EXIF信息,简单易用。
2023-02-17 13:01:02 128KB exif focal length ccd
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具体描述请看我的博客:低成本MEMS惯导系统的捷联惯导解算MATLAB仿真
2023-02-16 20:45:39 334KB 捷联惯导
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Zxing是android上的一个对条形码和二维码扫描和生成的软件,由于需求,我将Zxing简化到只具备code-128的条形码的扫描功能,核心代码,可以直接用或者以此类推来帮助对Zxing的学习。 PS:稳定版,已测试
2023-01-18 20:56:56 1.13MB Zxing 条形码 1D 2D
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在宽动态范围辐射测温系统中,不同温度的辐射源采用透过率不同的中性密度衰减片以及不同的积分时间,往往需要重新定标,且重新定标过程繁琐,降低了系统的效率。在分析定标理论的基础上,建立了考虑积分时间和中性密度衰减片透过率的宽动态范围辐射定标模型,提出了一种简化的定标方法,经过两次不同积分时间的定标,可以推导出前置不同透过率衰减片、不同积分时间的定标模型;通过对前置透过率为0.0278%的衰减片在0.8 ms及1 ms积分时间下的定标分析,计算出系统由内部暗电流及杂散辐射引起的灰度响应,从而分别推导出前置透过率为0.0740%和0.8193%的衰减片在不同积分时间下的定标模型,最后通过实验检验定标模型的测温精度。实验结果表明:利用所提出的简化定标方法,透过率为0.0740%的衰减片在0.8 ms及1 ms积分时间下的定标模型的测温误差分别≤0.36%和≤0.46%;0.8193%衰减片在0.2 ms积分时间下的测温误差≤4.5%。在一定的误差允许范围内,所提定标方法在提高定标效率的同时,保证了一定的测温精度。
2023-01-09 23:45:43 5.73MB 测量 辐射定标 宽动态范 简化方法
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不用安装Oracle客户端也可以使用PLSQL Developer, 已安装了oracle的用户,如想试用本软件,安装前请备份好与oracle相关的注册表信息! 否则,卸载本软件将影响原有oracle的正常使用!!
2023-01-04 15:28:00 14.15MB 系统安装
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本篇文章主要介绍了浅谈Async和Await如何简化异步编程,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
2023-01-02 11:43:49 178KB async await c# c#
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基于CenterNet简化后只做目标检测的源代码, 各个文件说明: (一)目录层级 data:存放训练数据,目前只存放了太平洋汽车网的训练数据,主要是识别车牌的位置。只有训练集的数据。 exp:训练中日志存放的位置 images:验证时候图片存放的位置 models:存放训练过程中产生的模型 src:源代码 (二)文件说明: dataset: -- CtdetDataset.py: 读取图片并进行预处理 detector: -- CtdetDetector.py: 预测推理流程 model: 存放各个BackBone的模型代码 prune: -- prune.py: Slimming裁剪方法 train: -- CtdetTrainer.py: 训练主体流程 -- CtdetTrainer_NNI.py: 基于NNI裁剪训练主体流程 -- losses.py: 训练中各种loss的计算方法 utils: -- image.py: 图像处理方法,包括高斯变化,调整亮度、饱和度等方法 -- logger.py: 日志处理方法 src: -- demo_3dcar_ai.py: 一张图片推
2023-01-02 09:23:47 201.9MB pytorch centerNet
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基于MATLAB编程,利用PSO寻找函数全局最优(可自行扩展); 代码注释多,简化强,仅一重循环,便于理解PSO算法编程
2022-12-26 11:25:24 2KB MATLAB 粒子群算法 PSO 优化问题
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