免签约个人二维码收款系统 即时到账支付接口系统源码【支持多模式】 修改说明： 1、把mijiw.cn\paypay\4422875341317181.png换成你自己的二维码。 2、把pay.htm文件里的vip1zw@163.com替换成你的支付宝账号（用记事本打开修改）。 3、把pay.php文件里的vip1zw@163.com替换成你的支付宝账号把1103770588 替换成你的财付通账号然后把里面的域名127.0.0.1替换成你的域名（用记事本打开修改）。 4、用FTP上传到网站空间即可正常使用。 以后要改什么内容在index.html、pay.php、pay.htm这三个文件里改就行（用记事本打开即可）。

基于模式间相似度评估和多模式判别信息分析的多模式和多阶段批处理过程的理解和监控

与传统的基于单模式的方法相比，它在诊断和预后阿尔茨海默氏病（AD）以及其前驱阶段（即轻度认知障碍（MCI））方面显示出巨大的优势。 然而，据我们所知，大多数现有方法都集中于挖掘同一主题的多种模式之间的关系，而忽略了不同主题之间的潜在有用关系。 因此，在本文中，我们将通过全面研究模态与主题之间的关系，为AD / MCI的多模态分类提出一种新颖的学习方法。 具体来说，我们提出的方法包括两个后续组件，即标签对齐的多任务特征选择和多模式分类。 在第一步中，将从多种模态中学习的特征选择视为不同的学习任务，并使用组稀疏性正则化器共同选择相关特征的子集。 此外，为了利用标记对象之间的区别信息，在标准多任务特征选择的目标函数中添加了一个新的标签对齐正则化术语，其中标签对齐意味着所有具有相同类别标签的多模态对象应在距离上更近。新的功能减少的空间。 第二步，采用多核支持向量机（SVM）融合多模态数据中的选定特征，以进行最终分类。 为了验证我们的方法中，我们执行在阿尔茨海默病的神经影像学倡议（ADNI）数据库使用基线MRI和FDG-PET成像数据的实验。 实验结果证明我们提出的方法与几种用于AD / MCI

基于多模式特征的音乐情感回归

stm32f407基于stm32cubemax6蓝牙超声波采用多模式数据采集示例

评估多模式3-D语音导师学习普通话作为第二语言的研究：一项眼动研究

适用于Android的OpenTripPlanner 使用任何OpenTripPlanner服务器进行多模式行程计划和导航的Android应用。 通过下载该应用程序。 上查看更多详细信息。 喜欢骇客吗？ 请参阅我们的以开始使用。 构建设置 Android Studio和Gradle的先决条件 下载并安装 。 确保安装适用于您的API级别（例如17）的Google API，适用于您的buildToolsVersion版本的Android SDK Build-tools版本以及Android支持存储库和Google存储库。 将“ ANDROID_HOME”环境变量设置为您的Android SDK位置。 将“ JAVA_HOME”环境变量设置为指向您的JDK文件夹（例如，“ C：\ Program Files \ Java \ jdk1.6.0_27”） 在Android Studi

强大的TcpServer压力测试工具及源码（附突破连接限制的方法和工具），总之非常的给力。我的Socket Server端就是用这个来测试的，由于原下载地址需要积分，特上传一份免费的来给大家用，顺便请大牛进行扩展！

根据多尺度数据融合理论设计了一种多模式组合定时设备,通过对GPS/GLONAS/"北斗"授时信号进行数据融合,综合得到更高精度的时间频率信号。GPS/GLONAS/"北斗"授时信号分别在不同小波尺度上进行小波分解,通过在不同小波尺度上进行小波加权,通过逆小波变换重构时间尺度,该时间尺度在理论上与UTC保持一致。测试结果表明:经过对本地晶体振荡器进行驯服后,该设备输出的频率稳定度达10-12,比单个模式的授时设备驯服前提高一个量级。

针对日常生活中的行人安全问题，本文采用一种基于彩色和红外特征的多模式行人检测方法，提高行人检测的精度。本文通过分类检测障碍物和行人区域的颜色和红外特征，设计一个多模式三焦框架，将检测得到的多模式图像特征结合在一起，促进多模式行人检测的发展。实验结果表明，当颜色、视差和红外特征结合使用时，该方法检测性能显著提高。