为了提高数字水印的鲁棒性和安全性，利用人眼对彩色图像视敏度特性的分析，提出了一种基于FRFT及HVS的自适应彩色数字水印算法。利用谱度量构造纹理掩蔽因子，并将它与图像的亮度及边缘掩蔽因子结合，构造彩色图像自适应掩蔽因子，将其作为嵌入强度，通过改变载体图像的FRFT中频系数进行水印嵌入。实验结果表明，该算法具有自适应能力强、隐蔽性好、安全性高等特点。

本文来自于网络，本文主要介绍了如何用深度强化学习来展示TensorFlow 2.0的强大特性，希望对您的学习有所帮助。在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性。虽然我们的目标是展示TensorFlow2.0，但我将尽最大努力让DRL的讲解更加平易近人，包括对该领域的简要概述。事实上，由于2.0版本的焦点是让开发人员的生活变得更轻松，所以我认为现在是

自适应干扰抵消 声源：CW信号 15kHz 干扰：宽带、连续信号 3k~30kHz

近场具有近场零陷权的自适应波束形成算法

自适应声图测量干扰抑制自适应声图测量干扰抑制

该游戏有两个系统。一个是玩家控制的小车。还有一个AI控制的坦克可以自动探寻敌方坦克所在位置，进行攻击。 运行run_examples.py文件，可以实现坦克战斗界面，其中： machine_control() # human_control() 两个函数进行选择性注释，第一个为增强学习后的坦克大战。第二个函数 human_control()为认为操作进行坦克大战。 run_RF.py函数实现了增强学习模型训练过程。 坦克大战功能： 人工操作坦克控制功能 使用pygame库之后，可以检测玩家的控制，当玩家按下按键后，就可以映射到我方坦克上，从而进行操控。基本操作是： w——前进 s——后退 a——向左前进 d——向右前进 空格——发射导弹 Tensorflow（神经网络编程框架） 2.12 Keras（高级神经网络框架） 2.3.4

提出一个基于服务的自适应网络应用框架—iWeb.框架建立了上下文信息模型,用以描述收集上下文信息;框架收集了数以千计的服务,并对这些服务依据其功能性进行了分组.在服务质量信息,上下文信息以及服务功能性分组的基础上,提出了一种创新的服务选择方法,该方法可以根据服务质量信息和上下文信息选择最佳的服务.框架使用具有相同功能,由统一接口封装的服务组作为基本功能模块,服务的选择,服务的调用以及服务之间的调度由框架内的服务引擎负责;框架还提供了应用编辑器,来加速应用界面和流程的开发.使用iWeb框架,可以在更短的时间里开发出具有基于网络服务的自适应性的应用.最后,通过可用性分析,验证了iWeb是一个实用,...

基于自适应加权快速傅里叶变换的迭代算法提出用于远场平顶光束整形。 该算法继承Gerchberg-Saxton算法的投影优化思想，但是自适应快速傅里叶逆变换的远场幅度通过使用一种新颖的优化的自适应权重策略。 一，应用该方法对方形平顶强度分布光束整形的效果是作为示例进行讨论。 通过模拟的纯相分布此方法的100次迭代会集中93.89％的入射激光能量进入所需区域和均方根误差（RMSE） 量身定制的平顶强度分布的平均值是0.0094。 少于20次迭代该方法的集中度超过了90％的入射激光能量进入所需区域和量身定制的平顶强度分布图的RMSE 小于0.05。 然后，该方法在设计中的适用性形状或直径可变的平顶的相位分布光束整形得到了证明。

模拟一个来电电话,可以正常接通,挂断等 让你假装有事,迅速离场,避免尴尬等等! 比如使用场景: 相亲的时候遇到奇葩,想找接口离开. 场价party想脱身的时候 或者恶搞,遇到坏人等等各种场景都可以使用,或许还能帮您的忙! 另外我们还可以自定义来电名称,归属地,和铃声哟! 好了废话也不多说了,下面来看看小编的测试演示图吧!

源码介绍： 只是简单的html源码，自适应电脑手机都可以显示，有能力的大佬可以自行添加后台，源码用途自行想象。