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对象识别： 对象识别是识别图像和视频中存在的对象的技术。它是机器学习和深度学习最重要的应用之一。该领域的目标是教机器像人类一样理解（识别）图像的内容。 编辑 对象识别 使用机器学习进行对象识别 HOG（定向梯度直方图）特征提取器和 SVM（支持向量机）模型：在深度学习时代之前，它是一种最先进的对象检测方法。它采用正（包含对象的图像）和负（不包含对象的图像）样本的直方图描述符，并在此基础上训练我们的

传声器阵列可以同时捕获来自多个不同点的声音信号，进行空间音频滤波，从而生成声波的方向。传声器阵列具有不同的形状和大小，它的历史可以追溯到100年前。 这种类型的非触觉感测称为声学摄像机，使声音可以映射到2D / 3D。 许多行业都在使用它：飞机，航空航天，军事，汽车，风能，铁路，机械等。 举个例子，在汽车行业中，传声器阵列用于识别风噪声的来源，以及在设计和量产阶段整车的异响。这一切都是为了让使用者

如何在快速在word文档中输入多个矩阵 放在文前：假如需要我们快速输入下面这些公式、矩阵数据到word文档中，大家有什么办法呢？一个一个输入手动进去？这个办法不是不可以，但是有点低效。使用图像识别软件，直接生成mathtype的代码格式？那如果没有现成的公式可以识别又该怎么办呢？请大家接着往下看，笔者为你慢慢道来。 不知道大家有没有这么一种令人痛彻心扉的感受：手头上有一个报告急着要交，但是报告中含

*createmark elems 1 displayed hm_getedgeloops elems markid=1 looptype=2 hm_getedgeloops Returns surface and element free and non-manifold edge loop entities. 返回无曲面和元素的非流形循环边实体 Syntax hm_getedgeloops e

条纹密度越高的部份，即为塑胶件残留应力较高之区域

有地方有疲劳机可以做钢材的循环加载试验吗

Wolfram 是一个研究数学和科学的公司，我们不惧怕两位数的整数，尤其那个在12和14之间的数字。也就是说，我们没有恐十三数症，不惧怕十三号的周五，也不惧怕任何其他日子。 对于数字 13，除了可以介绍它是三进制下的重复数 1113 以及它是 Prime[6] 的结果外，还有很多可以说道的地方。比如它是三个仅有的威尔逊质数之一，判断方法是 = 2 834 329，它是整数，且还是第五个梅森素数：

评论留言获取本文的源代码。 这是一个用 Mathematica 软件绘制的在质量半径图中系外行星数据，以及相关的直方图（质量直方图、半径直方图和 zeta 直方图）。它使用 Mathematica 的 Manipulate 函数通过操纵各种输入参数来给出结果图形。例如，分离系外行星种群的一个重要输入参数是平衡温度 Teq，它由行星每单位表面积接收的宿主恒星辐射量决定。以此类推，这类似于根据古代中国

从今天开始，我把DOORS的学习过程做个记录，方便其他朋友学习，也方便今后自己复习巩固。 首先介绍一下DOORS的背景和一些相关概念。 DOORS是一种跨平台的、企业级的需求管理工具，用于捕获、连接、跟踪、分析和管理各类信息，以确保项目符合所描述的需求和标准。系统工程师和管理人员常常借助DOORS来完成需求的管理过程。DOORS为满足业务需要的沟通提供了多种手段，使不同功能小组可以协同开发项目，使

大家应该都有这样的经历：一个条形磁体，一端N极一端S极，不小心摔成两段，结果两段磁体各带N极与S极，如果继续分段，会发现无论多细小的磁块，都仍然带磁力，而且都仍然分N、S两级。那到底物质的磁性是从哪里来呢？ 现代科学表明，物质的磁性来自于微观粒子的磁性。物质由原子构成，而原子是由原子核和电子组成的。在原子中，原子核的磁矩很小，可以忽略，电子因绕原子核运动而具有轨道磁矩；电子因自旋具有自旋磁矩，原子

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哈工大课程之扩散方程的数值解法及应用。

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