KEMA(Keuring Van Elektrotechnische Materialen) ; 　　荷兰电力试验所为世界性电力试验认证机关 　　KEMA—KEUR 是为了（电的）安全的质量标志。电的产品必须顺从“欧洲低电压指示”的标准，和 CE 产品的标准一致。具体的要求和欧洲的标准是一致的。一件产品如果拿到了 KEMA—KEUR 的标志，达到了这些要求，也就意味着可以自动地达到欧洲法律的要求。 　　我们的专家在测试范围、评估、检查、审计和颁发证书各方面提供服务。也可以提供训练和顾问的服务。我们所涉及的范围不仅包括机电工程，也包括环境、安全和工作环境。

MSᴛʀᴇᴀᴍ 实施 。 Siddharth Bhatia，Arjit Jain，潘丽，Ritesh Kumar，Bryan Hooi。 网络会议（以前称为WWW），2021年。 MSᴛʀᴇᴀᴍ从恒定时间和内存中的多方面数据流中检测组异常。 我们为每个记录输出一个异常分数。 MSᴛʀᴇᴀᴍ建立在之上，可在多方面设置中工作，例如事件日志数据，多属性图形等。 演示版 运行bash run.sh KDD来编译代码并在KDD数据集上运行它。 运行bash run.sh DOS来编译代码并在DOS数据集上运行它。 运行bash run.sh UNSW来编译代码并在UNSW数据集上运行它。 MSᴛʀᴇᴀᴍ 将目录更改为MSᴛʀᴇᴀᴍ文件夹cd mstream 运行make来编译代码并创建二进制文件 运行./mstream -n numericalfile -c categoricalfil

研究存在未知短时延、丢包和系统不确定性的网络化切换控制系统故障检测与时域优化问题. 首先基 于观测器构建残差发生器, 结合Lyapunov 函数方法和平均驻留时间方法分析系统的稳定性, 并以线性矩阵不等式(LMI) 形式给出故障检测滤波器的求解方法; 然后为了改善故障检测系统的性能, 采用后置滤波器对残差信号进行时域优化, 并利用奇偶空间方法给出其最优解; 最后设计并推导出自适应阈值. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

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使用OpenCV来识别人脸，从而达到特定的人脸开门的目的。主要分为管理员登录、录入人脸、识别人脸三大功能，管理员输入用户名和密码可以登录进入管理界面，在管理界面中录入人脸，录入人脸主要是人脸检测、捕获人脸、训练人脸，最后通过人脸识别实现开门的功能

前言今天要介绍的内容是利用EAST算法检测自然场景下的文本。paper，很早就开源了，如今移植到OpenCV中，实在太cool了。OpenCV3.4.2包含了很

【RT-Thread作品秀】基于ST传感器的跌落及倾倒检测作者:pto1011 概述在消费电子领域，跌落通常会对便携式电子产品（如手机，平板，笔记本电脑）的零部件（屏幕及机械硬盘）造成损伤，如何可靠的检测这些跌落事件并实时启动保护装置，采取主动避震措施来减少触地带来的冲击。中国即将步入老年社会，如何实时检测老人摔倒事件并做到事前主动启动保护减震装置和事后第一时间发出告警。 这些都需要有快速(Fast)准确(Accurate)可靠(Reliable)的跌落及倾倒检测能力。 本应用即是基于ST公司的LSM6DSOX六轴传感器，高速采集加速度计和陀螺仪的信号，通过算法来提供跌落及倾倒实时检测，其结果显示于交互界面（串口输出）和板载LED状态（未进入检测模式:LED blink; 开始进入检测:LED OFF; 检测到跌落或倾倒:LED ON）。 开发环境硬件:ART-Pi STM32H750 开发板，STEVAL-MKI197V1（LSM6DSOX）六轴传感器，PARALAX USB2SERIAL转接板 RT-Thread版本:4.0.3 开发工具及版本:RT-Thread Studio 1.1.15 RT-Thread使用情况概述内核部分:创建了一个独立线程用于实现读取ST传感器参数，输出至高速串口或实时检测，详情见下图。 组件部分:finsh组件是本应用开发过程中最重要的程序调试工具及交互窗口 硬件框架主要使用了ART-PI开发板上的STM32H750处理器的SPI，Timer, UART, 板载资源使用了LED，其它硬件模块包括ST的六轴传感器以及自备的USB转串口板。 软件框架说明软件模块说明演示效果视频演示: 比赛感悟通过参与比赛，第一次接触并了解RT-Thread及其生态系统, 用户体验很好。尤其是Finsh组件，作为交互界面，程序的调试过程中几乎完全依赖于之。 本应用中分别使用了MCU的SPI，UART和硬件定时器组件，UART的使用较为简单，硬件定时器在使用时则遇到了问题，在RT-Thread Setting中配置之后，一直无法进入中断，通过单步调试，发现寄存器在写入数值之后仍全为0，进一步检测发现其时钟未enable。 在拿到ART-Pi板之前，曾设想实现所有传感器参数读取及detection算法都在1ms定时器中断服务自程序中完成，但编译时遇到错误 ，ISR中无法调用mutex，曾尝试移除mutex，但读取的sensor参数几乎全部错误。后来选择在新建的独立线程中来实现，读取的sensor数据全部正确。 通过实测，本应用基本实现了最初的设计目标。仍存在如下问题:在1ms采样间隔下仍会观测到存在数十毫秒未读取传感器信号的现象，期待将来有可能实现RT-Thread下对于高速（亚毫秒级别）的实时关键任务的支持。 最后，感谢比赛组织方提供的硬件和软件开发环境，以及工作人员的热情帮助！

一个基于Python项目开发的源码，是一个人脸识别系统，主要是用来识别驾驶员的，同时还可以识别他当下的疲劳状态是否需要休息。学生可以用来做毕业设计。同样这个源码可以用在交警摄像头上，可以看看马路上是否有疲劳驾驶的司机，也可以用于高速收费站，毕竟高速上疲劳驾驶是一件非常危险的事情。源码压缩包直接上传了，下载即可运行。