本文针对传统基于机器视觉的司机疲劳检测模型对硬件系统要求较高、检测准确率和效率较低等问题，提出了一种基于MTCNN-PFLD-LSTM深度学习的司机疲劳驾驶检测方法。该方法利用深度学习技术对驾驶员的面部特征进行提取和分析，通过LSTM模型对驾驶员的疲劳状态进行判断和预测。实验结果表明，该方法具有较高的检测准确率和效率，能够有效地检测司机的疲劳驾驶状态，具有一定的实用性和推广价值。

Papermerge是一个开源文档管理系统（DMS），主要用于归档和检索数字文档。 您无需在办公桌，办公室或抽屉上堆满纸质文件，而是可以快速对其进行扫描并将其配置为直接上传到Papermerge DMS。 Papermerge-文档管理系统Papermerge是一个开源文档管理系统（DMS），主要用于归档和检索数字文档。 您无需在办公桌，办公室或抽屉上堆满纸质文件，而是可以快速对其进行扫描并将其配置为直接上传到Papermerge DMS。 Papermerge DMS将依次对文档进行OCR并将其编入索引。 您将可以使用全文搜索功能快速找到任何（已扫描！）文档。

一个很棒的串口调试工具,HHD出品，Serial Monitor 6.02，原来有个Free版的，容易使电脑死机，所以换了这个V6.02最新版，我将使用天数改成了固定的，永不过期了。 不求完美，但求能用~

DLNA性能测试工具，可以测试DLNA协议每个接口的耗时，并输出兼容性测试结果

完全详细的DMS数据采集系统。。。。。。。。

DMS++,清理工具和封装工具

DB - Access Path Selection in a Relational Database Management System.pdf In a high level query and data manipulation language such as SQL, requests are stated non-procedurally, without reference to access paths. This paper describes how System R chooses access paths for both simple (single relation) and complex queries (such as joins), given a user specification of desired data as a boolean expression of predicates. System R is an experimental database management system developed to carry ..

CPIII DMS Inst CPIII外业数据采集PDA安装原文件，供研究用。

DMS DMS是一个集中式的中间件框架，每一个小型中间件将会是完全独立的，都将以注册方式使用，主要为了快速开发项目而准备，如：DMS.Autofac，DMS.Consul，DMS.RabbitMQg，DMS.Swagger，GRPC，Thrift，Netty，DMS.Exceptionless，DMS.Log4net，DMS.NLogs，DMS.Consul，Ocelot，IdentityServer，Zookeeper等，Demo中会有每一个中间件的实例方便开发者了解 qq交流群：18362376 作者微信：tangguo_9669 DMS.Autofac 依赖与注入 基于Autofac框架，支持多种方式注入（构造函数注入，属性注入） 1.示例调用 需要先引用Nuget包，安装DMS.Autofac 在Startup类的ConfigureServices方法中添加： 第一种：默认查找当前

matlab图像分割肿瘤代码用于从CT图像进行肝分割的深度学习模型的基本合奏 此存储库包含用于合奏方法的样本脚本，该文章在“用于从CT图像进行肝脏分割的深度学习模型的基本合奏”中进行了解释。 有关详细说明，请参阅该文章（当前正在审核中）。 该代码是用MATLAB编写的。 ensemleDeepModels_MAIN.m是用户需要执行的主要脚本。 在脚本中有四种单独的分割方法的评估和五种不同的集成方法的实现以及它们的评估。 数据来自CT Set 2。 除了此存储库中的所有文件之外，还必须从提供的链接中下载（143 MB）。 该文件存储来自CHAOS CT Set 2的四个独立深度模型的概率图。 这些模型是： DeepMedic ：K. Kamnitsas，E。Ferrante，S。Parisot，C。Ledig，AV Nori，A。Criminisi等人，“ DeepMedic用于脑肿瘤分割”，在“计算机科学讲座”中，第1卷。 10154 LNCS。 查尔斯·施普林格，湛，2016年10月，第138–149页。 密集的V型网络：E。Gibson，F。Giganti，Y。Hu，E。Bonm