本文是清华大学论文，題目: 應用於哼唱式檢索之連續性隱藏式馬可夫模型及其強化方法，有很强的参考价值，值得一看。
上传时间： 2014-07-12
上传用户：kelimu
本书是作者自传。他以生动、风趣的文笔向读者展示了一个把自己的事 业视为世界性事业的旅店巨人的形象——希尔顿。本书以“你必须心怀梦想” 开始提笔，描写了“童年”、“苦涩的成长”、“希尔顿旅馆和三人乐团”、 “踏入政界”、“自组银行”、“从军”、“寻梦”、“经营二手货旅馆”、 “百万巅峰与红帽姑娘”、“危机四伏”、“突破”、“你的梦想有多么大”、 “华尔道夫的诱惑”、“永无止境”等生活经历和奋斗历史，最后以向读者 阐明成功人“生活的艺术”而告结束。
标签： 巨人
上传时间： 2014-01-16
上传用户：gtf1207
硬化软化模型UDM自定义开发源代码，编译完成后可在FLAC模型上进行计算
上传时间： 2016-08-14
上传用户：stampede
海伦模型UDM自定义开发源代码，编译完成后可在FLAC模型上进行计算
上传时间： 2014-11-10
上传用户：gxrui1991
计算按钮开关被按的次数。按钮开关K1作为单片机的输入信号，开关K1被按的次数由P1端口所接的8只LED来显示。8只LED可看作8位二进制数，亮的为0，灭的为1。在观察LED计数时可参照书后附录B，将二进制数转换十进制数阅读
上传时间： 2014-07-25
上传用户：脚趾头
实验源代码 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("请输入矩阵第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可传递闭包关系矩阵是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元关系的可传递闭包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("请输入矩阵的行数 i: "); scanf("%d",&k); 四川大学实验报告 printf("请输入矩阵的列数 j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上传时间： 2016-06-27
上传用户：梁雪文以
1．据估计，地球上的绿色植物通过光合作用每年能结合来自CO2中的碳1500亿吨和来自水中 的氢250亿吨，并释放4000亿吨氧气。光合作用的过程一般可用下式表示： CO2 + H2O + 微量元素(P、N等) (蛋白质、碳水化台物、脂肪等)+O2 SHAPE \* MERGEFORMAT 光能 叶绿素 下列说法不正确的是 A．某些无机物通过光合作用可转化为有机物 B．碳水化合物就是碳和水组成的化合物
上传时间： 2019-09-11
上传用户：hnjhnjhnj
机器学习对于改进产品、过程和研究有着很⼤的潜⼒。但是计算机通常无法解释他们的预测，这是采⽤机器学习的障碍。这本书是关于使机器学习模型及其决策可解释的。 在探索了可解释性的概念之后，你将学习简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归。后⾯⼏章重点介绍了解释⿊盒模型的模型⽆关的⼀般⽅法，如特征重要性和累积局部效应，以及⽤ Shapley 值和 LIME 解释单个实例预测。 所有的解释⽅法进⾏了深⼊说明和批判性讨论。它们如何在⿊盒下⼯作的？它们的优缺点是什么？ 如何解释它们的输出？本书将使你能够选择并正确应⽤最适合你的机器学习项⽬的解释⽅法。 这本书的重点是表格式数据 (也称为关系数据或结构化数据) 的机器学习模型，较少涉及到计算机 视觉和⾃然语⾔处理任务。建议机器学习从业者、数据科学家、统计学家和任何对使机器学习模型 可解释的⼈阅读本书。
标签： 机器学习
上传时间： 2021-02-08
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恒定转弯率与速度模型的扩展卡尔曼交互式多模型的滤波跟踪算法。
上传时间： 2021-07-22
上传用户：迷途在北极的鱼
AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB滤光）安森美半导体推出采用突破性减少LED闪烁 (LFM)技术的新的230万像素CMOS图像传感器样品AR0231AT，为汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)应用确立了一个新基准。新器件能捕获1080p高动态范围(HDR)视频，还具备支持汽车安全完整性等级B(ASIL B)的特性。LFM技术(专利申请中)消除交通信号灯和汽车LED照明的高频LED闪烁，令交通信号阅读算法能于所有光照条件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光学格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素阵列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半导体的DR-Pix™技术，提供双转换增益以在所有光照条件下提升性能。它以线性、HDR或LFM模式捕获图像，并提供模式间的帧到帧情境切换。 AR0231AT提供达4重曝光的HDR，以出色的噪声性能捕获超过120dB的动态范围。AR0231AT能同步支持多个摄相机，以易于在汽车应用中实现多个传感器节点，和通过一个简单的双线串行接口实现用户可编程性。它还有多个数据接口，包括MIPI(移动产业处理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它关键特性还包括可选自动化或用户控制的黑电平控制，支持扩频时钟输入和提供多色滤波阵列选择。封装和现状：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封装，现提供工程样品。工作温度范围为-40℃至105℃(环境温度)，将完全通过AEC-Q100认证。
标签： 图像传感器
上传时间： 2022-06-27
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