手把手教你使用 Python 调用 ChatGPT-3.5-API

摘要：针对现有汽车门禁系统和胎压监测系统相互独立，硬件冗余和生产成本高的问题，提出了一种基于射频识别技术的汽车安全防盗系统的设计方案。在射频通信上，该系统采用434 MHz 的UHF 频段与125 kHz 的LF 频段相结合的方法，实现了系统胎压监测、遥控门锁和发动机防盗锁止等功能。调试结果表明，该系统提高了汽车的防盗性与控制性，节约了系统空间，降低了生产成本，优化了车身网络。 　　随着我国汽车工业的发展和人民生活水平的提高，汽车越来越多地进入普通家庭。由于各种突发性道路交通事故与汽车盗窃案件的频繁发生，人们对汽车安全与防盗的关注度也日益提高。开发和研究汽车安全与防盗系统，是确保行车安全和防

智能车竞赛资料，涉及赛道元素：基础直道弯道元素，环岛，横断元素，断路元素等。资料包含三轮组和四轮组两个组别的软硬件资料。涉及到传感器：电磁和摄像头。涉及到的控制方案：串级控制，卡尔曼滤波，曲率控制，惯性导航，断路元素处理方案，环岛元素出力方案等。包含证书和实际参赛视频。

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智能排班系统是一款专门为广大的中小型零售业者提供智能排班系统，避免负责人因不了解业务，预估错销量等原因造成人员浪费或者人员短缺问题。 1.在排班系统中加入深度学习算法，预测下一阶段的交易量，并通过这个交易量计算劳动工时，并进行最终的排班 2.这套系统保证了劳动的合规性，输出的排班结果在不违反硬性规则的前提下尽量减少软性规则的违反。 3.自动化预测，通过配置排班周期等信息自动生成排版结果 4.可配置规则模型，包括排班合规性、员工匹配属性、组合规则、拆分规则等，使得最终的排班结果更加合理。 POS值预测模块 本模块主要使用了一种加权平均方法和三种时序预测模型prophet、LSTM、Seq2Seq模型对POS进行预测，从startDate到endDate每15分钟一个预测值。 劳动力工时预测模块 解析公司id、预测类型、开始结束时间、任务数组等参数，根据第一阶段输出（POS预测模块）预测出的POS数据和劳动力标准计算出所需的劳动力工时。 劳动力人数预测模块 1.解析参数获得预测需要的各项参数，比如公司id、预测类型、班次模板、预测开始结束日期、组合规则、拆分规则等； 2.处理各种规则等。

这不是一次简单的机器视觉项目课程，课程中把很多理论性极强的知识点进行了应用，让本身很晦涩的知识点变得简单易用，这才是课程的精华之处。因为在时下也有很多智能识别的项目，而本次的项目的不同之处就在于它将这些很多关联技术都应用在其中，适合从事深度学习和机器视觉的同学们，加深理解。

智能建筑设计与施工系列图集—1楼宇自控系统

用于运行DCNV3的环境，可在yolov5、yolov7、yolov8下直接使用

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