为了实现无芯片射频识别标签的低成本、小型化和大容量设计要求，提出了一种单面紧凑、可完全印制并基于导体自然谐振的无芯片射频识别(RFID)双极化标签的设计。利用谐振体的极化特性，在垂直极化和水平极化的两种平面波激励下，通过极化复用，该标签在固定的超宽带频段内容纳的数据位数提高了1倍，在22.48×22.48 mm2的尺寸内可实现18位编码容量。通过仿真，得到标签的雷达散射截面(RCS)曲线，验证了标签结构的可行性。

CANoe中XML编程常用标签语法(4) ——CAN报文周期检测/错误帧检测/信号改变检测

vfp控制TSC系列标签机（243/244/245/342等等），打印标签（带一维码）实例中使用的是 6cm x 4cm规格的纸张，其它纸型，需要自己调试，文件库包含 x86库，x64库自行去官网下载

从arXiv纸张标题生成类别 该项目采用并根据arXiv论文标题构建自动标签分类器。 系统输入：走向广泛学习：医疗保健实验 系统输出： stat.ML ， cs.LG 到上述论文。

基于matlab的表情识别代码数据挖掘 项目1 在本作业中，您将研究k最近邻，神经网络和SVM分类器在两个实际分类问题上的应用。 用于此分配的数据集已上传到“数据集”文件夹下。 x_train，y_train，x_test和y_test分别表示训练功能，训练标签，测试功能和测试标签。 在x_train和x_test中，每一行代表一个数据样本，每一列代表一个特征。 问题1 人类活动识别数据集是根据对30名志愿者进行的实验而创建的，以使用智能手机数据识别人类活动。 每个人都在腰部佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动（步行，步行，上楼，下坐，坐着，站立，躺着）。 使用其嵌入式加速度计和陀螺仪，可以以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。 使用信号处理算法处理数据以提取维度561的特征向量。训练集包含7,352个样本，测试集包含2,947个样本。 在此数据集上实现k = 5的k最近邻算法。 使用简单的欧几里德距离度量来计算两个样本之间的距离。 在训练集上训练带有参数2的多项式内核的SVM分类器，并在测试集上进行测试。 您需要为每个课程训练一个SVM。 为了预测测试

发往亚马逊运营中心的每个箱子和托拍（包括使用制造商箱子运送的一件或多件商品）都必须使用唯一的箱子编号（请参阅以下示例）和托拍标签进行正确标识。

标签式的多页面窗体； 用delphi xe3制作。

运用Raize控件的pagecontrol把窗体吸附到标签上,并且能够点击标签上的关闭按钮,释放窗体标签

ant-design-tabs（支持多标签tabs） 体验环境 体验环境： ://kuhami.github.io/react-ant-pro账号：admin / user密码：888888/123456 由于体验环境发出的请求针对的是不存在的记录，服务器没有进行操作会报请求错误404。 特征页面 :gem_stone:优雅美观：基于Ant Tabs系统精心设计 :triangular_ruler:常见设计模式：提炼自中后台应用的典型页面和场景 :rocket:最新技术栈：使用React / umi / dva / antd等尖端前沿技术开发 :mobile_phone:响应式：针对不同屏幕大小设计 :artist_palette:主题：可配置的主题满足数值的品牌诉求 :globe_with_meridians:国际化：内建领导人通用的国际化

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