基于信息融合的圖像邊緣檢測(cè)方法研究,⑴直方圖均衡化（histogram equalization），⑵直方圖匹配（histogram matching），⑶鄰域平均（neighborhood averaging），⑷局域增強(qiáng)（local enhancement）， ⑸中值濾波（median filtering）。
標(biāo)簽： equalization histogram 信息融合 圖像邊緣檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2014-11-07
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簡(jiǎn)化DFA-對(duì)于一確定型自動(dòng)機(jī)M=(K,Σ,Δ,s, F)，設(shè)p,q ∈K,若對(duì)于任一字符串w,由p沿w可達(dá)某終點(diǎn)當(dāng)且僅當(dāng)由q沿w可達(dá)某終點(diǎn),則說(shuō)p,q等價(jià)，記為p≡q。而且，≡的一個(gè)等價(jià)類恰好就是狀態(tài)數(shù)最少的確定型自動(dòng)機(jī)的一個(gè)狀態(tài)
標(biāo)簽： DFA 自動(dòng)機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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基于SIP 協(xié)議點(diǎn)到點(diǎn)軟電話的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)-按照一個(gè)實(shí)用電話的模擬設(shè)計(jì)思路, 實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于SIP 協(xié)議的IP 電話的軟件模型, 主要涉及語(yǔ) 音控制、語(yǔ)音錄音和播放、語(yǔ)音數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)汝P(guān)鍵技術(shù)。經(jīng)局域網(wǎng)的測(cè)試, 該軟件電話從總體上達(dá)到了IP 電話的基本要求。
標(biāo)簽： SIP 協(xié)議 電話 語(yǔ)音
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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皓月物流系統(tǒng) 采用asp卡開發(fā)的，本系統(tǒng)使用者為一家局域性物流企業(yè)，主要為航空物流，應(yīng)用可擴(kuò)展為海陸空的綜合物流。系統(tǒng)功能包括出入港貨物的記錄、統(tǒng)計(jì)、匯總，實(shí)現(xiàn)對(duì)出、入貨單的動(dòng)態(tài)生成打印，并根據(jù)貨物目的地分派貨物到達(dá)站點(diǎn)。
標(biāo)簽： asp 物流系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2015-10-01
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本文對(duì)幾何模型匹配方法進(jìn)行了研究，提出了一套完整的人臉定位算法。在預(yù)處理部分，采用了特別的增強(qiáng)人臉特征與臉部皮膚之間對(duì)比度的方法及局域取閾值二值化方法，改進(jìn)了預(yù)處理的效果。在圖像分割部分，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)典的分合算法，并且使用成組算法改進(jìn)了分合的效果。在人臉匹配部分，實(shí)現(xiàn)了基于眼睛和嘴的幾何模型匹配，并對(duì)評(píng)價(jià)函數(shù)的構(gòu)造進(jìn)行了研究
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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專業(yè)網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)是一款基于web方式的專業(yè)網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)，只需要在web服務(wù)器上安裝本程序即可，客戶端使用操作系統(tǒng)自帶的IE瀏覽器，完全免安裝。可以穿越任何防火墻，不但可以應(yīng)用在局域網(wǎng)上，還可以在internet上一展身手
標(biāo)簽： web 網(wǎng)絡(luò)考試 方式
上傳時(shí)間： 2015-11-05
上傳用戶：zhengzg
分為客戶端和服務(wù)器端，可以在局域內(nèi)進(jìn)行連網(wǎng)操作
上傳時(shí)間： 2016-03-01
上傳用戶：lepoke
inetutils是在unix和linux下， 專門提供ftp和telnet服務(wù)的軟體。
標(biāo)簽： inetutils linux unix
上傳時(shí)間： 2014-10-13
上傳用戶：ryb
設(shè)有一個(gè)背包可以放入的物品重量最重為s，現(xiàn)有n件物品，它們的重量分別為w[0]、 w[1]、w[2]、…、w[n-1]。問(wèn)能否從這n件物品中選擇若干件放入此背包中，使得放入的重量之和正好為s。如果存在一種符合上述要求的選擇，則稱此背包問(wèn)題有解（或稱其解為真）；否則稱此背包問(wèn)題無(wú)解（或稱其解為假）。試用遞歸方法設(shè)計(jì)求解背包問(wèn)題的算法。
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2016-03-15
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％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation ％ ％ Inputs: ％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable ％ k - maximum number of Gaussian components allowed ％ ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) ％ maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) ％ pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) ％ Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) ％ ％ Ouputs: ％ W(1,k) - estimated weights of GM ％ M(d,k) - estimated mean vectors of GM ％ V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM ％ L - log likelihood of estimates ％
標(biāo)簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時(shí)間： 2013-12-03
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