主要为大家详细介绍了opencv2基于SURF特征提取实现两张图像拼接融合，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

基于深度学习与特征融合的植被识别

分析了信息融合面临的问题与挑战, 包括系统融合框 架、信息不确定、多模态、高冲突、强相关、网络化以及非线性等; 并以此为分类依据, 在信息融合模型与系统设 计、不确定信息融合、多模态信息融合、高冲突信息融合、相关信息融合及网络化信息融合等方面对近10年来的进 展进行了综述.

数据融合matlab代码流形学习 嗨，伙计们， 我的大多数是机器学习和模式识别。 我的博士学位论文题目为“流形学习与稀疏表示的组合，用于波斯手写数字和字符识别”。 为了减少高维数据的维数，我在使用流形学习（ML）方法方面有一些经验。 流形学习方法是一种降维方法，它强调在低维表示空间中保留流形的结构特征。 在该存储库中，已表达了常用ML方法的Matlab代码和我提出的ML方法（已发布）。 已实施的多种学习方法的列表： 局部线性嵌入（LLE）， 拉普拉斯特征图（LEM）， 本地保护投影（LPP）， 基于互邻的LLE（MN-LLE）， 基于互邻的LEM（MN-LEM）， 基于对角载荷的LLE（DL-LLE）， 随机LEM（SLEM）， SLEM和LLE（FSLL）的融合

使用NVAPI变形和融合 该项目在的托管用于扭曲和融合我们的瓷砖投影仪显示墙的代码。 我们使用Nvidia的GPU实用程序和编程接口（ ）避免了过去的多投影机部署所面临的许多问题。 投影机硬件 我们的设计使用六台商品级投影仪（每台1920×1080像素）提供最高12.4兆像素的分辨率。 我们的屏幕尺寸为4×1.5m，因此用户可以在离屏幕不远的地方看到2.5m，而无法辨别单个像素。 投影仪以3×2的形式排列，并安装在安装在天花板上的水平脚手架梁下。 我们的投影机型号为短距投影机，最接近的投影机距屏幕1.45m，因此用户可以接近显示器而不会产生不必要的阴影。 它们还具有离轴投影和镜头移位功能，允许将它们放置在2m高的位置，而不会出现严重的透视失真。 它们由带有两个四核1.80GHz Intel Xeon E5-2603处理器，两个 GPU和16GB RAM的Windows 8.1 PC驱动

为减少交通事故，采用基于数据融合的疲劳检测技术以提高疲劳检测精度．通过驾驶行为与车辆 跟踪技术研究现状分析，选择眼睑遮住瞳孔的面积超过80％的P舯和眨眼次数指标作为眼部特征参数、车 辆越线指标作为驾驶行为特征参数．

攀枝花学院工业工程专业产教融合实践研究.docx

树莓派下MPU6500 SPI总线DMP姿态融合全码. 基于I2C的代码,修改I2C为SPI,使用树莓派bcm2835内部API,使用digital motion processor官方库完美实现.带MakeFile文件.

实现超融合非常的简单，如果是在利旧或改造的时候，只需要提供2台合规的物理服务器，在10分钟之内就可以将架构搭建完毕，根据业务的具体情况，大致在30分钟左右就能做到基础上线，同时在5分钟内利用所画即所得建立业务逻辑。如果没有闲置或多余的服务器，那就交给我们的一体机吧，它会让整个过程变得更加优化 同样，在新建或扩容业务系统时，我们就推荐采用超融合一体机快速实现

推进文化产业繁荣与互联网融合发展.docx