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扬声器系统的自动均衡、分频和
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过去十年间,扬声器技术的发展速度日益加快。从新材料、新制造方法、更好的测量设备、改进的非线性建模工具到有限单元分析工具的更利用,都在推动着扬声器技术的进步。不使用新技术而完成扬声器设计周期几乎是不可想象的。现在,扬声器和系统设计人员越来越多地利用DSP及其工具来帮助设计已不足为奇。随着其应用日益广泛,DSP及其工具对于扬声器行业变得至关重要。因此,扬声器制造商有必要未雨绸缪,考虑将新的DSP技术和使用作为设计过程的新变量。 由于产品时间线越来越短,市场变化无常,制造商必须采用效率更高的设计技术。ADI公司已开发出软件来改进利用其DSP产品线(即SigmaDSP和Sharc)的此类系统设计
2024-03-31 08:26:47
489KB
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ISAR成像整体相关法实现包络
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MATLAB代码
由于目标的机动,在ISAR回波完成距离向压缩后,会出现明显的目标散射点跨距离单元的徙动,导致直接对方位向成像无法实现较好的聚焦效果。因此,一维距离向的包络
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是ISAR成像过程中不可避免的处理流程。该函数代码通过整体相关法实现了目标一维距离像序列的包络
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操作,有较好的实验效果。
2024-03-27 11:32:35
1KB
MATLAB
ISAR成像
包络对齐
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用于工作面液压支架
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的激光对位传感器设计
为了满足煤矿井下工作面跟机自动化连续采煤需求,设计了一种用于工作面液压支架
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的激光对位传感器,详细介绍了基于激光对位传感器的移架
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原理及传感器的软硬件设计。该传感器采用小型化设计,具有安装方便、价格低廉等优点。井下工业性实验结果表明,将该传感器应用在跟机自动化采煤中,可使工作面走向的相邻液压支架间的平均
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精度达到30mm。
2024-02-26 12:40:57
178KB
煤炭开采
综采工作面
跟机自动化
液压支架
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NER命名体识别:文本标注工具Doccano配置方法/命名实体识别任务标注方法实例/标注导出与BIO处理/标签处理并完成
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操作
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理领域的一项关键任务,旨在从文本中识别和分类特定的命名实体,如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体,并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程: 数据收集和标注:收集包含命名实体的文本数据,并为每个实体标注相应的标签(实体类型)。 特征提取:从文本数据中提取有用的特征,如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练:使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场(CRF)、循环神经网络(RNN)、注意力机制等。 模型评估和调优:使用评估数据集来评估训练得到的模型性能,并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别:使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体,使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用,例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据,并提供有关实体的结构化信息,为后续的分析和应用提供基础。
2024-02-24 12:25:37
121.6MB
1
知识图谱实体
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资料论文参考(PDF)+实体
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方案+特定领域知识图谱知识融合方案(实体
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)
资源格式CAJ 相关文章项目链接: 1. 特定领域知识图谱知识融合方案(实体
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):优酷领域知识图谱为例 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128614951?spm=1001.2014.3001.5502 2. 特定领域知识图谱知识融合方案(实体
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):文娱知识图谱构建之人物实体
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https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128673963?spm=1001.2014.3001.5502 3. 特定领域知识图谱知识融合方案(实体
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):商品知识图谱技术实战 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128674429?spm=1001.2014.3001.5502 4. 特定领域知识图谱知识融合方案(实体
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):基于图神经网络的商品异构实体表征探索 https://blog.csdn.net/sinat_39620217/ar 5. 特定领域知识图谱知识融合方案(实体
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)论文合集
2023-11-27 15:56:09
31.07MB
知识图谱
知识融合
实体对齐
实体匹配
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基于知识图谱的猕猴桃种植知识问答系统+人工智能+知识图谱+预训练模型
猕猴桃种植知识图谱构建。针对猕猴桃种植领域数据多源异构的特点,采用自顶向下的方式构建猕猴桃种植知识图谱,首先设计猕猴桃种植知识图谱的本体概念模式,然后根据模式层的本体规范将抽取的三元组事实加入到数据层知识库中;针对知识图谱构建过程中知识抽取方法复杂、准确率低以及知识补全困难等问题,采用实 体关系联合抽取方法和基于TransR的知识补全方法,并构建了融合字词语义信息的猕猴桃种植实体识别模型,该模型以SoftLexicon为基础,通过MHA和Attention机制分 别调整词权重和词集重要度进一步提高命名实体识别精确率。实验结果表明,本文构 建的猕猴桃种植实体识别模型与SoftLexicon模型相比,F1值提高了1.58%,达到了91.91%,在ResumeNER公开数据集上F1值达到了96.17%;猕猴桃种植三元组抽取F1值为92.86%;基于TransR的知识补全方法Hit@3和Hit@10分别为90.40%和92.60%。
2023-08-13 16:48:01
10.26MB
知识图谱
实体对齐
自然语言处理
1
VS2012+10通用插件打包下载 codemap+破解机+代码缩略图工具+代码
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线+语句折叠工具+vs效率工具 非常好
1.CSharpOutline-折叠代码 2.IndentGuide-代码格式化,
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线 3.ProgressiveScroll-滚动条 4.VS10xCodeMap-代码地图 5.Productivity Power Tools for(vs2010)-vs官方效率工具
2023-06-24 15:34:24
1.8MB
工具插件
VSC#
1
桌面图标自动靠右
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,绿色免安装
桌面图标自动靠右
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,绿色免安装
2023-04-17 05:02:24
159KB
桌面图标自动靠右对齐,绿色免安装
1
sdmmatlab代码-SDM-Face-Alignment:基于Xiong&DeLaTorre的工作的用于面部界标
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的SDM
sdm matlab代码用于面部
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的SDM 这是Xiong和De La Torre()提出的我的监督下降方法(SDM)的MATLAB实现,用于面部
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。 在300W数据集上使用49个点(没有下颌点)训练了包含的模型。 培训代码包含在lib目录中。 培训应该是一个相当简单的过程。 培训功能包括: SDMInitModel-分配新的SDM模型 SDMAddDataMemoryFrugal *-这些功能以有效的内存方式收集训练和验证数据,以进行训练和参数选择。 SDMSolve-解决回归问题 SDMLayerXval-通过黄金搜索执行参数选择(用于选择正则化器) SDMFinalizeLayer-将最终的回归变量添加到SDM模型中。 查看这些功能以获取有关模型结构以及如何提供形状模型(平均形状)的详细信息。 运行代码 没有外部依赖关系或mex函数。 运行“ runDemo.m”应产生适合的示例。 执照 此代码不得用于商业目的。 该代码可自由用于个人,学术和研究目的。 但是,我们要求任何文件在重新分发时均保留我们的版权声明。 该软件按``原样''提供,不提供任何担保或保证。 我们对由此造成的
2023-03-30 16:37:09
23.31MB
系统开源
1
hrnet量化后的rknn模型,经测试后关键点坐标
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,可用
原模型为pytorch转后得到的onnx文件hrnet_coco_w32_256x192.onnx,用的coco val数据集做的量化,输入为(1,3,256,192),输出为(1,17,64,48)的关键点热图,后面通过高斯化函数可得到关键点,结果经测试。
2023-03-02 14:45:24
30.66MB
量化
hrnet
人体姿态估计
人体关键点
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