CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉领域的研究与应用也在不断拓展和深化。其中，目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，在各个行业中扮演着越来越重要的角色。特别是在军事领域，目标检测技术可以应用于军事车辆的识别、跟踪以及分析等，这对于提高军事侦察能力和快速反应能力具有重要意义。因此，针对军事车辆的目标检测数据集就显得尤为关键。 《深读CV 第72期》发布的“Military Dataset: 军事车辆目标检测数据集”正是为了满足这一需求。该数据集是专门针对军事车辆进行目标检测而设计的，旨在为研究者提供一个高质量的训练和测试平台，帮助他们开发更为准确和高效的检测算法。通过这个数据集，研究者可以更深入地分析和理解军事车辆的特征，从而优化算法在实际应用中的表现。 该数据集包含了大量经过精心标注的军事车辆图片，这些图片涵盖了多种不同类型的军事车辆，如坦克、装甲车、军用卡车等，其应用场景也涵盖了战场、训练场以及城市和乡村等多种复杂环境。图片的标注工作严格遵循目标检测的标准流程，详细记录了每辆车的位置、类别以及必要的属性信息，确保了数据集的质量和实用性。 使用这样的数据集，研究者不仅可以针对军事车辆的外观特征进行深度学习和模式识别，还能够探索如何在不同的环境下，如夜间、恶劣天气或伪装条件下，进行有效的目标检测。此外，该数据集还可用于开发新的算法，提高检测的准确性、速度和鲁棒性，尤其是在对抗电子干扰和物理遮挡等复杂情况时。 除了上述功能，这一数据集还能够促进人工智能技术在军事领域的跨学科合作。通过公开发布数据集，研究者、开发者和军事专家可以共同参与到数据集的完善、算法的设计和应用场景的探索中来，从而加速军事人工智能技术的创新和应用。 数据集的多样性和实用性使其成为研究目标检测技术的重要工具。它不仅提供了足够的样本量来支持深度学习模型的训练，还具有足够的多样性以适应不同的实际应用需求。这为人工智能研究者和工程师提供了一个宝贵的资源，有助于他们开发出更为先进的军事车辆检测系统。 随着人工智能在军事应用中的不断深入，如何确保技术的安全性和道德性也是必须考虑的问题。数据集的开发和应用应当遵循相关的法律法规和伦理标准，确保技术的进步不会带来不可控的风险。随着技术的不断发展，我们期待有更多高质量的数据集问世，为人工智能技术在军事领域的健康发展做出贡献。

《中国保险业保单登记管理信息平台（第三期）-数据模型和取数口径说明及要求（寿）》文档详细阐述了在中国保险业保单登记管理信息平台第三期建设中，针对人身险业务的数据模型设计和数据提取的具体规定。这份文档的修订历史反映了平台在不断发展和完善的过程，涉及到多个模块的新增、修改和优化。 1. 数据模型：文档中提到的数据模型是保险业务信息化的基础，它包括各种表结构和字段定义，用于存储和管理保险业务数据。例如，保单信息模块经历了多次修订，增加了个人保单信息模块、团体保单信息模块等，这些模块涵盖了保单的基本信息、险种责任项、保单交易记录等多个方面。 2. 取数口径：取数口径是指数据提取的标准和方法，确保不同保险公司提交的数据具有一致性和可比性。例如，健康状况字段由原先的VARCHAR2(5)调整为更宽的类型，可能是因为需要容纳更多的健康状况描述；受益比例字段改为非空，表明该信息必须提供；保单终止原因字段的长度扩大，可能是因为需要记录更复杂的终止原因。 3. 新增模块：随着时间的推移，平台逐步增加了如财务实付信息模块、付费明细表、理赔信息模块、销售信息模块、核保信息模块和客户黑名单信息模块等内容，以满足保险业务多元化的需求。这些模块包含了从佣金信息、理赔详情到核保决策和客户信用管理的全面数据。 4. 表格修订：例如，保单交易表中添加了新的字段如保全受理号码、保全批单号码等，这有助于跟踪保单的变更过程。个人保单表中增加了保单寄送标志，反映了保单交付给客户的情况。而个人险种表则新增了商业分保标志等字段，反映出保险风险的分散策略。 5. 报送规则：文档还详细规定了数据报送的要求，如保单交易表中对于“15-理赔”业务类型的个人保单号码报送规则的修改，这直接影响到理赔流程的规范性。 6. 其他信息：被保险人表中新增的异常告知标志和在职状态代码，反映了对被保险人的风险评估和健康管理的重视。 整体来看，这份文档体现了中国保险业在信息化建设中对数据规范化、精细化管理的追求，以及对客户服务和风险管理的不断提升。通过这样的规范，保险公司能够更好地进行数据分析，提高服务效率，降低风险，并为监管机构提供准确、完整的数据支持。

由于盐胁迫对植物的各种影响，通常在盐分高的地区避免使用芝麻作物。 除了物种之间的差异外，已知盐度效应会因同一物种的基因型以及植物发育阶段而异。 因此，通过用盐水灌溉植物，本研究评估了在不同物候阶段，新芝麻基因型对盐胁迫的耐受性。 使用芝麻基因型BRS Seda，LAG-927561和LAG-26514在温室条件下进行了三个实验。 在发芽和初始生长期以及整个作物周期中，使用具有不同电导率水平（ECw = 0.6、1.6、2.6、3.6和4.6 dS m-1）的水灌溉植物。 还研究了生长和生产阶段对盐胁迫的耐受性（3.6 dS m-1）。 盐度不影响芝麻发芽，但从1.6 dS m-1开始的ECw阻碍了幼苗的生长，而株高是受影响最大的生长变量。 种子生产受盐度的影响，无论植物处于盐度的物候阶段如何。 LAG-927561和LAG-26514菌株在对盐胁迫的适应性研究中显示出令人鼓舞的迹象。

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像加密： DNA混沌图像加密、Arnold置乱图像加密解密、Logistic+Tent+Kent+Hent图像加密与解密、双随机相位编码光学图像加密解密 正交拉丁方置乱图像加密解密、RSA图像加密解密、小波变换DWT图像加密解密、混沌结合小波变换图像加密

在海上船舶智能检测的精准监测与安全管控升级进程中，对船舶类型及航行状态的高效识别与动态追踪是提升航运监管效率、强化海上安全防护的核心要素。基于海事卫星与舰载雷达采集的实时数据解析并标注构建的多维度船舶识别数据集，能为 YOLO 等前沿目标检测模型提供贴合实际航海场景的训练样本，助力模型更精准识别复杂海况中不同类别的船舶 —— 尤其小型渔船（体积小巧易与漂浮物混淆）、大型货轮（载货状态导致轮廓变化）、特种作业船（设备搭载造成形态特异）、非船舶干扰（海上平台易引发误判），其识别需兼顾复杂环境（如风浪干扰、雷达杂波）与多样场景（如近岸繁忙水域、远海开阔航线）的识别精度，为船舶的航线规划、碰撞预警提供数据支撑，推动海事管理从人工监控向智能研判转变，实现监管效能与航行安全的提升。

根据给定的西南交通大学数据结构半期试卷及答案，我们可以从中提炼出多个重要的知识点： ### 一、基础知识 1. **图（网）**: 图是一种非线性数据结构，由顶点集和边集组成。在计算机科学中，图被广泛应用于解决各种问题，如路径查找、网络分析等。 2. **操作**: 这里的“操作”通常指的是对数据结构进行的各种处理，例如插入、删除、查找等基本操作。 3. **空间**: 在计算机科学中，“空间”一般指内存空间或存储空间，用来存放数据结构中的元素。合理地管理和利用空间对于提高程序性能至关重要。 4. **“先进后出”**: 这是指栈（Stack）的基本特性。栈是一种特殊的线性表，只允许在一端（称为栈顶）进行插入和删除操作，遵循先进后出的原则。 5. **(r+1)%m==f**: 此表达式出现在环形队列的判断条件中，用于检测队列为满状态。其中，`r` 代表队尾指针，`f` 代表队头指针，`m` 为队列的最大长度。当队列为空时，`r == f`；队列为满时，`(r+1)%m == f`。 6. **50**: 此处的数字可能是特定场景下的数值或者示例值，在没有上下文的情况下难以确定具体含义。 7. **()**: 一般表示空的集合或者序列。 8. **((a))**: 表示包含一个元素 `a` 的集合或列表。 9. **9** 和 **7**: 这两个数字可能是在某个特定情境下的数值，如数组中的元素值等。 10. **p1&&p2 或 p1!=NULL&&p2!=NULL**: 这种表达方式用于检查两个指针是否都指向有效的内存地址。若两个指针都不为空，则表达式返回真。 11. **<**: 这个符号在程序设计中通常表示小于关系运算符，用于比较两个数值的大小。 12. **last->next**: 在链表中，`last->next` 通常指向链表的最后一个节点的下一个节点，如果链表正常结束，则该值应为 `NULL`。 13. **p2**: 这里 `p2` 可能是一个指针变量，其具体的含义取决于上下文环境。 14. **!root->right&&!root->left**: 这个表达式用于判断根节点 `root` 是否为叶子节点，即该节点没有左右子节点。 15. **root**: 在树结构中，`root` 指的是树的根节点。 16. **root 或 p->right**: 这个表达式可能是用于确定访问顺序的逻辑，如遍历二叉树时选择先访问右子树还是根节点。 17. **136**: 这个数字可能是特定算法运行的结果，或者是某种特定场景下的数值。 18. **/-*a+bcde**: 这是一个表达式，其中包含加法和乘法运算，可能用于说明表达式的优先级或求解过程。 19. **-1, -1, -1, 2, -1, -1**: 这组数字可能是某个数据结构或算法中特定位置的索引值。 20. **3log n**: 这个公式通常出现在算法的时间复杂度分析中，表示某种算法的运行时间与输入规模 `n` 的对数成正比。 ### 二、单项选择题知识点解析 1. **(1) B**、**(2) A**、**(3) ACD**、**(4) C**、**(5) A**、**(6) D**、**(7) B**、**(8) A**、**(9) C**、**(10) B**: 这些选项涵盖了数据结构中的不同知识点，包括但不限于数组、链表、栈、队列、树、图等数据结构的特点和应用。 ### 三、简答题知识点解析 1. **ABC ACB BAC BCA CBA**: 这些排列可能是对字符串或数组进行排序的不同结果，涉及到了排序算法的概念。 2. **1321**：这个数字序列可能是经过某种特定操作后的结果，如逆序排列等。 3. **⌊\log_{2}{n}⌋+2**：这个公式表示了某种算法的时间复杂度，常见于二分查找等算法的分析中。 4. **森林** 和 **二叉树**: 森林是由若干棵不相交的树组成的集合。将森林转换为二叉树是数据结构中的一个重要概念，涉及到树形结构的转换和遍历方法。 5. **哈夫曼二叉树**: 哈夫曼树是一种特殊的二叉树，广泛应用于数据压缩领域。哈夫曼编码是根据哈夫曼树构造的一种最优前缀码。 ### 四、算法设计题知识点解析 1. **void erase(LNode *h)**: 这段代码展示了如何删除链表中负数节点的过程。通过设置两个指针 `pr` 和 `p` 来遍历链表，并检查每个节点的数据是否小于零，若是则将其从链表中移除。这段代码体现了链表的基本操作及其应用场景。 以上知识点涵盖了数据结构课程中的许多重要内容，包括但不限于基本数据结构的理解与应用、典型算法的设计与实现等。通过学习这些知识点，可以帮助学生更深入地理解数据结构与算法的核心概念和技术要点。

病虫识别技术是现代农业中用于监控和预防植物病害的重要手段。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的果树叶子病虫识别方法因其高准确率而受到了广泛关注。VGG19作为一种经典的CNN模型，在图像分类领域表现优异，非常适合于处理果树叶子的图像识别问题。 VGG19是由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出的一种深度学习模型，具有19层网络深度，主要通过使用多个3x3的小卷积核来增加网络的深度，从而提高模型的表达能力。在VGG19网络结构中，连续的小卷积核在计算上相比大卷积核更为高效，同时也有助于保持图像的局部特性。VGG19在2014年的ImageNet挑战赛中取得优异的成绩，从而在图像识别领域获得了广泛应用。 在果树叶子病虫识别中，使用VGG19模型需要进行大量的图像数据采集和预处理工作，包括数据增强和归一化处理。通过卷积层对图像进行特征提取，再通过全连接层进行类别预测。在实际应用中，通常需要先对模型进行训练，然后使用训练好的模型参数对新的果树叶子图像进行识别。在Matlab环境下，可以利用其强大的图像处理和深度学习工具箱，方便地实现这一过程。 本文档所附带的Matlab源码为病虫识别项目提供了实现基础。文档中还提供了一个测试代码示例，说明了如何加载训练好的模型，读取待识别图像，使用模型对图像进行分类，并显示识别结果。此外，文档中还提供了运行结果的展示，包括了用Matlab编写的代码的视觉描述。 为了更好地理解VGG19在果树叶子病虫识别中的应用，开发者需要熟悉Matlab编程，掌握深度学习的基础知识，了解CNN的工作原理以及图像预处理和模型训练的基本方法。同时，对于果树病虫的知识也需要一定的了解，这有助于更好地解释模型识别结果，为农业生产提供科学的决策支持。 VGG19在果树叶子病虫识别中的应用展现了深度学习技术在现代农业病害监控方面的巨大潜力。通过结合Matlab强大的工具集和编程能力，可以有效地构建和部署高效的病虫识别系统，提升农业生产的效率和质量。

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