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工业技术 | 1562篇 |
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1981年 | 1篇 |
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1977年 | 1篇 |
1976年 | 1篇 |
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文章介绍了超精度的新型地震传感器DSU,它由微机电系统(MEMS)和兼有模拟电路和24位△—∑数字电路的混合器件(ASIC)组成,其失真度可达0.0032%,响应频带0~800Hz。DSU采集链使采集站、大线和检波器合为一体,既消除了电磁干扰和道间串音,又提高了采集数据的精度。DSU及DSU采集链的应用将为地震采集技术向超精度发展提供可靠保证。 相似文献
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F1ash软件功能强大,而且易于学习和掌握使用,使用该软件来制作MTV,可以克服影视MTV的很多缺点,只需要少量的投入,在较短的时间内就可以完成设计,除此之外通过脚本代码等还可以实现影视拍摄完成不了的特殊效果。介绍使用Flash制作MTV动画的一些常用方法和技巧。以方便设计者能在更短的时间内制作出高质量的MTV动画。 相似文献
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王方智 《电脑编程技巧与维护》2012,(14):36-37
在ASP.NET招生报名系统中,使用Flash调用摄像头采集学生照片信息。 相似文献
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The main goal of this paper is the design of a novel and robust methodology for calibrating cameras from a single image in sport scenarios, such as a soccer field, or a basketball or tennis court. In these sport scenarios, the only references we use to calibrate the camera are the lines and circles delimiting the different regions. The first problem we address is the extraction of image primitives, including the challenging problems of shaded regions and lens distortion. From these primitives, we automatically recognise the location of the sport court in the scene by estimating the homography which matches the actual court with its projection onto the image. This is achieved even when only a few primitives are available. Finally, from this homography, we recover the camera calibration parameters. In particular, we estimate the focal length as well as the position and orientation in the 3D space. We present some experiments on models and real courts which illustrate the accuracy of the proposed methodology. 相似文献
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链路预测是复杂网络的重要研究方向,当前的链路预测算法因可利用的网络信息有限,导致预测算法的精确度受限。为了提高预测算法的性能,采用改进的AdaBoost算法进行链路预测。首先根据复杂网络样本建立邻接矩阵,完成样本的矩阵化处理;然后采用AdaBoost算法进行分类训练,通过权重投票获取预测结果;最后,考虑到复杂网络弱分类器预测正负误差分布的不均衡问题,设置权重调整因子η及其调整范围[η1,η2],并根据η值动态调整AdaBoost算法的多个弱分类器分类结果的权重,从而获得准确的链路预测结果。实验结果证明,相比其他常用网络链路预测算法及传统AdaBoost算法,改进的AdaBoost算法的预测准确率优势明显,且在节点数量较多时,其预测时间性能和其他算法的差距较小。 相似文献
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在冶金行业和石油化工行业生产过程中可能产生或使用易燃易爆气体,利用PLC和上位机组成的Host Link网络系统能实现气体浓度自动监测和报警。采用“三取二”原则、空气取样、系统自检等措施提高了系统可靠性。 相似文献