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基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 主要识别流程 车牌定位：使用 opencv 库函数进行形态学操作，初步定位车牌位置，得到预选区域 车牌筛选：通过训练好的卷积神经网络，对预选区域进行进一步筛选，得到较准确的车牌图片 字符分割：对车牌图片再次进行形态学操作，然后将车牌图片上的字符分割开 字符识别：最后再用卷积神经网络识别字符，输出结果 车牌筛选 和 字符识别 使用不同的卷积神经网络 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip 操作步骤 首先搭建 Python 3.6.13 的基础环境 然后通过 pip 导入 requirements.txt 中所需的 Python 包 运行 cnn_plate.py 和 cnn_char.py 进行模型的训练 调整 lpr_main.py 中模型的路径，最后运行，输出结果 基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip基于Tensorflow车牌识别的完整项目全部源代码.zip

九宫格排列问题，使用全局择优算法解决该问题，编码方式为C#。

人工智能&深度学习： 人工智能及简史 人工智能经历了三个阶段： 推理期（50~70年代）其出发点是，数学家真聪明。让计算机具有逻辑推理能力：为什么仅有逻辑推理能力不能实现人工智能？困难在哪里？ 知识期（70年代中期始）其出发点是，知识就是力量。让计算机具有知识：由人把知识总结出来，再教给计算机——这是相当困难的 学习期（90年代至今）其出发点是，让系统自己学 机器学习&深度学习 开源深度学习框架 人工智能展望

新能源汽车-电动机的分类.pdf

人工智能实验，以寻路问题为例实现A昇法的水解程序(编程语言不限),要求设计两种不同的估价函数。 实验要求： 1.画出用A”算法求解迷宫最短路径的流程图。 2.设置不同的地图,以及不同的初始状态和目标状态,记录A`算法的求解结果,包括最短路径、扩展节点数、生成节点数和算法运行时间。 3.对于相同的初始状态和目标状态,设计不同的启发式函数,比较不同启发式函数对迷宫寻路速度的提升效果,包括扩展节点数、生成节点数和算法运行时间。

实验四 人工智能 matlab A*算法求解迷宫寻路问题实验 寻路问题常见于各类游戏中角色寻路、三维虚拟场景中运动目标的路径规划、机器人寻路等多个应用领域。迷宫寻路问题是在以方格表示的地图场景中,对于给定的起点、终点和障碍物(墙),如何找到一条从起点开始避开障碍物到达终点的最短路径。 以寻路问题为例实现A昇法的水解程序(编程语言不限),要求设计两种不同的估价函数。 实验要求： 1.画出用A”算法求解迷宫最短路径的流程图。 2.设置不同的地图,以及不同的初始状态和目标状态,记录A`算法的求解结果,包括最短路径、扩展节点数、生成节点数和算法运行时间。 3.对于相同的初始状态和目标状态,设计不同的启发式函数,比较不同启发式函数对迷宫寻路速度的提升效果,包括扩展节点数、生成节点数和算法运行时间。

生命体征模拟器可模拟患者监护仪，旨在用于医疗急救培训模拟。 与（便宜的）cpr人体模型相结合，它为商业高科技患者模拟人体模型提供了一种低成本的替代产品。 它与双监控器系统一起使用，一台监控器带有操作员控制装置，一台向受训者提供生命体征。 操作员可以随时设置和更改心率，血氧饱和度，etCO2，呼吸频率，血压和各种移动的心电图样本。 受训者侧的界面允许自动/手动除颤，心脏复律和起搏。

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