【问题描述】 在一个N*N的点阵中，如N=4,你现在站在（1，1），出口在（4，4）。你可以通过上、下、左、右四种移动方法，在迷宫内行走，但是同一个位置不可以访问两次，亦不可以越界。表格最上面的一行加黑数字A[1..4]分别表示迷宫第I列中需要访问并仅可以访问的格子数。右边一行加下划线数字B[1..4]则表示迷宫第I行需要访问并仅可以访问的格子数。如图中带括号红色数字就是一条符合条件的路线。 给定N，A[1..N] B[1..N]。输出一条符合条件的路线，若无解，输出NO ANSWER。（使用U，D，L，R分别表示上、下、左、右。） 2 2 1 2 （4，4） 1 （2，3） （3，3） （4，3） 3 （1，2） （2，2） 2 （1，1） 1 【输入格式】 第一行是数m (n < 6 )。第二行有n个数，表示a[1]..a[n]。第三行有n个数，表示b[1]..b[n]。 【输出格式】 仅有一行。若有解则输出一条可行路线，否则输出“NO ANSWER”。
标签： 点阵
上传时间： 2014-06-21
上传用户：llandlu
Pattern Analysis is the process of fi nding general relations in a set of data, and forms the core of many disciplines, from neural networks to so-called syn- tactical pattern recognition, from statistical pattern recognition to machine learning and data mining. Applications of pattern analysis range from bioin- formatics to document retrieval.
标签： the relations Analysis Pattern
上传时间： 2017-09-07
上传用户：SimonQQ
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
#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
上传用户：Aa123456789
The concept of smart cities emerged few years ago as a new vision for urban development that aims to integrate multiple information and communication technology (ICT) solutions in a secure fashion to manage a city’s assets. Modern ICT infrastructure and e-services should fuel sustainable growth and quality of life, enabled by a wise and participative management of natural resources to be ensured by citizens and government. The need to build smart cities became a requirement that relies on urban development that should take charge of the new infrastructures for smart cities (broadband infrastructures, wireless sensor networks, Internet-based networked applications, open data and open platforms) and provide various smart services and enablers in various domains including healthcare, energy, education, environmental management, transportation, mobility and public safety.
上传时间： 2020-05-25
上传用户：shancjb
Recent years have seen a rapid development of neural network control tech- niques and their successful applications. Numerous simulation studies and actual industrial implementations show that artificial neural network is a good candidate for function approximation and control system design in solving the control problems of complex nonlinear systems in the presence of different kinds of uncertainties. Many control approaches/methods, reporting inventions and control applications within the fields of adaptive control, neural control and fuzzy systems, have been published in various books, journals and conference proceedings.
标签： Stable_adaptive_neural_network_co ntrol
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
This book is intended to be a general introduction to neural networks for those with a computer architecture, circuits, or systems background. In the introduction (Chapter 1), we define key vo- cabulary, recap the history and evolution of the techniques, and for make the case for additional hardware support in the field.
标签： Deep_Learning_for_Computer_Archit ects
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
General paradigm in solving a computer vision problem is to represent a raw image using a more informative vector called feature vector and train a classifier on top of feature vectors collected from training set. From classification perspective, there are several off-the-shelf methods such as gradient boosting, random forest and support vector machines that are able to accurately model nonlinear decision boundaries. Hence, solving a computer vision problem mainly depends on the feature extraction algorithm
标签： Convolutional Networks Neural Guide to
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间： 2022-06-16
上传用户：jiabin
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
上传用户：XuVshu
