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    【学术报告】Edith Aldridge:古汉语中的移位限制及其来源

    发布时间:2019-11-14 03:52:38 文章来源:秦皇岛 阅读次数:481

      摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-14页研究背景和意义第10页国内外研究现状第10-12页主要研究内容及内容安排第12-14页第2章红外和可见光图像融合理论第14-24页红外图像与可见光图像特点第14-15页图像融合理论第15-21页图像融合的定义第15页图像融合的过程第15-16页图像融合的层次第16-18页图像融合常用方法第18-21页图像融合评价方法第21-23页融合图像质量的主观评价第21页融合图像质量的客观评价第21-23页本章小结第23-24页第3章图像融合的算法理论第24-38页变换融合理论第24-25页小波变换融合理论第25-34页引言第25-26页小波变换的基本原理第26-27页图像的小波分解与重构第27-30页二维小波分解与Mallat算法第30-34页小波融合方法第34页变换融合理论第34-37页引言第34-35页拉普拉斯金字塔(LP)第35页方向滤波器(DFB)第35-37页本章小结第37-38页第4章基于小波变换的图像融合方法第38-52页融合规则第38-41页低频融合规则第38-40页高频融合规则第40-41页算法步骤第41-42页仿真实验第42-50页仿真实验一第43-46页仿真实验二第46-50页本章小结第50-52页第5章基于Contourlet变换的图像融合方法第52-64页融合规则第52-55页低频融合规则第52-53页高频融合规则第53-55页算法步骤第55-56页仿真实验第56-63页仿真实验一第57-60页仿真实验二第60-63页本章小结第63-64页结论第64-65页参考文献第65-70页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第70-71页致谢第71页摘要第6-7页Abstract第7-8页1绪论第12-22页选题背景第12-14页研究目的及意义第14-15页研究目的第14页研究意义第14-15页国内外研究现状第15-18页国内研究现状第15-17页国外研究现状第17-18页研究现状评述第18页研究内容和方法第18-21页研究内容第18-19页研究方法第19-20页技术路线第20-21页本文创新点第21-22页2BIM及施工阶段成本控制相关理论综述第22-29页相关理论第22-25页概念的演化及发展第22-23页特点第23-24页功能第24-25页施工阶段成本控制相关理论第25-29页施工阶段成本组成第25-26页施工阶段成本控制原理第26-27页施工阶段成本控制方法第27-29页3基于BIM的建设工程项目施工阶段成本控制应用第29-37页建设工程项目施工阶段成本控制难点第29-30页基于BIM的建设工程项目施工阶段成本控制应用价值第30-33页宏观应用价值第31页微观应用价值第31-32页其他价值第32-33页基于BIM的建设工程项目施工阶段成本控制效果评价第33-37页评价指标的选择第33页评价指标权重确定第33-35页评价模型构建第35-37页4基于BIM的建设工程项目施工阶段成本控制模型构建第37-51页总体模型构建设计第37-41页改进挣得值法第37-40页总体模型构建设计第40-41页模型信息库构建第41-44页模型集成第41-42页进度计划集成第42-43页成本信息集成第43页模型信息库的全面实现第43-44页基于BIM的施工阶段成本预测模型构建第44-48页成本预测模型设计第44-45页成本预测模型构建第45-48页基于BIM的施工阶段成本控制体系第48-51页成本监控第49页成本预警与响应第49-50页总成本预测第50-51页5基于BIM的建设工程项目施工阶段成本控制实证分析第51-66页项目概况第51页项目概况第51页工程难点第51页成本控制模型应用第51-60页模型数据库构建第51-52页施工前的成本预测第52-56页施工中的成本控制第56-60页成本控制效果评价第60-66页评价指标权重计算第60-62页隶属度计算第62-63页模糊综合评价计算第63-64页改进建议第64-66页6结论与展望第66-68页结论第66-67页展望第67-68页参考文献第68-71页攻读硕士期间发表学术论文情况第71-72页致谢第72-73页附录Ⅰ成本预测模型的Matlab软件程序语言第73-75页附录Ⅱ评价指标隶属度调查表第75-77页 

      致谢第4-5页摘要第5-7页ABSTRACT第7-8页序言第9-13页1引言第13-19页研究背景第13-14页国内外研究现状第14-15页研究目的及意义第15-16页主要研究内容第16-19页2候补购票服务系统需求研究第19-27页业务需求第19-23页业务规则第19-20页候补购票服务系统功能第20-22页车票发售功能第22页通知第22页客服服务第22页统计分析功能第22-23页系统需求第23-24页并发处理能力第23页数据存储能力第23-24页网络需求第24页安全需求第24-25页系统安全性第24页数据安全性第24页数据保密性第24-25页本章小结第25-27页3候补购票服务系统相关理论及技术研究第27-43页排队算法第27-28页拟合预测算法第28-31页内存数据库技术第31-38页内存数据库第32-34页内存数据库技术第34-35页平台第35-36页消息队列技术第36-38页技术选型第38-41页数据库选型第39-40页消息队列选型第40-41页本章小结第41-43页4候补购票服务系统设计与实现第43-63页总体架构设计第43-46页设计原则第43-44页架构设计第44-46页候补购票服务系统功能实现第46-58页系统入口及展示设计第46-47页候补订单处理逻辑设计第47-51页候补订金及结账对账第51-52页候补需求整合处理第52页候补订单第52-56页候补余票计算第56页候补订单兑现规则设计第56-57页各渠道余票查询及售票控制第57-58页其他功能第58页应急处理机制第58-60页扩展机制第60页安全方案第60-61页本章小结第61-63页5候补购票服务系统应用第63-69页候补购票服务系统模拟测试第63-65页候补购票服务系统应用第65-66页本章小结第66-69页6总结与展望第69-71页本文研究总结第69页展望第69-71页参考文献第71-75页作者简历及攻读学位期间取得的科研成果第75-77页学位论文数据集第77页摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-18页课题研究的背景及意义第10-11页国内外研究现状第11-16页三维测量方法研究现状第11-13页条纹投影三维测量技术研究现状第13-15页希尔伯特-黄算法研究现状第15-16页希尔伯特-黄三维重建技术研究现状第16页课题主要研究内容第16-18页第2章条纹投影三维测量技术的基本理论第18-34页条纹投影三维测量系统原理第18-21页相位恢复算法第21-23页傅立叶变换法第21页相移法第21-23页相位解包裹基本原理第23-25页一维相位解包裹第23-25页二维相位解包裹第25页曲波变换提高三维测量精度第25-33页曲波变换基本原理第26-27页曲波变换性能分析第27-28页仿真验证第28-33页本章小结第33-34页第3章改进希尔伯特-黄三维测量技术第34-50页希尔伯特-黄算法第34-37页一维经验模态分解第34-35页一维信号的仿真验证第35-37页希尔伯特谱分析第37页传统二维经验模态分解算法第37-40页二维经验模态分解第38页二维经验模态分解存在的问题第38-40页改进希尔伯特-黄算法第40-46页快速经验模态分解第40-42页克服二维经验模态分解存在的问题第42-44页改进希尔伯特-黄算法第44-46页仿真验证第46-49页本章小结第49-50页第4章便携式三维测量系统的构建和标定第50-68页便携式三维系统的搭建第50-56页便携式系统的意义第52-54页便携式系统存在的问题第54-56页相机的成像原理第56-61页摄像机线性模型第57-59页摄像机非线性模型第59-61页摄像机标定第61-65页摄像机标定技术第61-62页摄像机标定方法第62-65页标定结果分析第65-67页本章小结第67-68页第5章便携式三维测量系统实验结果第68-76页实验测量结果第68-73页实验误差分析第73-74页本章小结第74-76页结论第76-78页参考文献第78-84页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第84-86页致谢第86页摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-18页课题研究的背景及意义第10-12页国内外研究现状第12-15页水下目标运动要素辨识技术研究现状第12-14页观测平台搜索策略研究现状第14-15页主要研究内容与方法第15页论文组织结构第15-18页第2章水下目标的运动学建模第18-28页引言第18页参考坐标系的选取第18页水下目标的运动建模第18-23页水下目标的运动模型第19-23页水下目标的量测模型第23页水下目标运动模型的可观测性分析第23-26页水下目标运动要素辨识的性能指标第26-27页本章小结第27-28页第3章基于粒子滤波的的水下目标运动要素辨识算法第28-46页引言第28页水下目标运动要素辨识的非线性分析第28-29页水下目标运动要素辨识的滤波算法设计第29-34页粒子滤波算法的基本思想第30-32页粒子滤波算法的实现流程第32-34页水下目标运动要素辨识的改进滤波算法设计第34-40页粒子滤波算法在水下目标运动要素辨识中的局限性分析第34-35页改进的扩展卡尔曼粒子滤波的算法设计第35-38页改进的扩展卡尔曼粒子滤波算法的实现流程第38-40页仿真分析第40-43页本章小结第43-46页第4章UUV观测平台搜索策略的优化算法第46-58页引言第46页观测平台搜索策略的最优化问题第46-47页求解最优搜索策略的Cramer-RaoLowerBound原理第47-50页观测平台搜索策略的优化算法设计第50-54页搜索策略优化的算法设计第50-52页搜索策略优化算法的实现流程第52-54页仿真分析第54-57页本章小结第57-58页第5章案例牵引的水下目标运动要素辨识仿真第58-76页引言第58页水下目标的运动要素辨识仿真第58-69页水下匀速直线运动目标的运动要素辨识仿真第58-61页水下变速运动目标的运动要素辨识仿真第61-68页仿真结果分析第68-69页观测平台搜索策略的对比仿真第69-74页观测平台搜索策略的对比仿真第69-73页仿真结果分析第73-74页本章小结第74-76页结论第76-78页参考文献第78-82页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第82-84页致谢第84页 

    皇冠国际在线注册王少英 世界华人保险大会银龙奖得主 2019年08月20日南方景园目前主要在售315、323㎡的别墅,以及63、72、76㎡的公寓,别墅价格7500元/㎡起,公寓价格4500元/㎡起。最新销售动态:别墅新装样板房十月绽放耀世现房发售登记中……户型有267、300、390㎡,,集生态居住、特色商业、创意办公、生活休闲等多元功能为一体,空间灵活多变,舒适宜居。优惠截止时间:2018年1月21日。

      摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第11-17页课题的研究背景及意义第11-13页国内外研究现状第13-15页课题的主要工作及内容编排第15-17页第2章船舶避碰基本方法分析第17-25页引言第17页船舶避让过程第17-18页船舶会遇姿态与责任判定第18-19页碰撞危险的识别与判定第19-20页“安全会遇”中的术语第19页“碰撞危险”的含义第19-20页紧迫局面与紧迫危险第20-21页船舶避让行动第21-22页碰撞危险度第21页避让行动的确定第21-22页多船会遇第22-23页多船会遇局面的定义第22页多船会遇局面的划分第22-23页本章小结第23-25页第3章基于改进BP神经网络的船舶碰撞危险度估算方法第25-37页引言第25页人工神经网络基本原理第25-26页人工神经网络的概念第25页人工神经网络在船舶避碰领域的优势第25-26页人工神经网络估算船舶碰撞危险度第26页神经网络第26-29页传统BP神经基本思想第26-27页传统BP算法的数学描述第27-28页传统BP神经网络学习过程第28-29页改进BP神经网络第29-31页优化自适应学习率法第29-30页附加动量项法第30-31页改进后的神经网络第31页基于BP神经网络的碰撞危险度模型第31-32页研究基于BP算法的危险度模型的意义第31-32页神经网络危险度估算模型第32页仿真与结论第32-36页本章小结第36-37页第4章基于分布式遗传算法的船舶避碰路径规划第37-51页引言第37页遗传算法第37-43页遗传算法的应用第37-38页遗传算法原理第38-39页遗传算法的基本操作第39-43页分布式遗传算法第43-44页改进遗传算法第43-44页分布式遗传算法第44页多目标下智能避碰算法实现第44-49页智能避碰的基本思路第45-46页编码方法第46页交叉操作第46-47页目标函数的确定第47-49页本章小结第49-51页第5章基于分布式遗传算法的船舶避碰路径规划仿真第51-61页引言第51页仿真系统设计第51-55页避碰算法决策流程第51-52页程序界面设计第52-55页分布式遗传算法参数优化第55-58页交叉概率参数优化第55-56页变异概率参数优化第56-58页多目标下会遇避碰仿真第58-60页本章小结第60-61页结论第61-63页参考文献第63-67页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第67-69页致谢第69页放眼望去,长江·天悦府是整个江阴市面上为数不多壕盘,地处城南优越位置、周边配套愈发成熟,其次长江·天悦府地处城南,近几年城南的发展是有目共睹的,学校、高铁、公园等配套都是一一完善,未来的城南将会是江阴发展的重心所在,生活所需配套会非常完善。 


      摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-16页研究背景及意义第10-11页国内外研究现状第11-14页海天线检测技术研究国内外现状第11-12页目标检测技术研究国内外现状第12-13页目标跟踪技术研究国内外现状第13-14页研究内容及章节安排第14-16页第2章基于光视觉的水面可见光图像预处理方法研究第16-34页问题描述第16页水面可见光图像的平滑去噪方法第16-23页常用的空间域去噪方法与结果分析第16-19页形态学噪声滤波方法与结果分析第19-21页基于改进形态学的权重自适应图像去噪方法与结果分析第21-23页水面可见光图像增强方法第23-31页基于灰度拉伸的图像增强方法第23-25页基于直方图的图像增强方法第25-29页两种图像增强方法的实验结果对比分析第29-31页水面可见光图像稳像技术研究第31-33页基于灰度投影的电子稳像第31-32页稳像实验结果与分析第32-33页本章小结第33-34页第3章基于改进otsu图像分割法的无人艇水面目标检测技术研究第34-44页问题描述第34页常用的目标检测方法第34-37页直方图阈值法第34-35页自适应阈值法第35页最大类间方差法第35-37页基于改进遗传算法的otsu图像分割目标检测方法第37-41页一种改进遗传算法第37-39页改进遗传算法在otsu图像分割中的应用第39-41页目标检测实验结果与分析第41-42页本章小结第42-44页第4章基于改进均值漂移算法的无人艇水面目标跟踪技术研究第44-64页问题描述第44页基于Hough变换的海天线检测技术研究第44-47页海空图像特点分析第44-45页基于Hough变换的海天线检测方法第45-47页直线分割检测原理第47-52页基于LSD改进的海天线检测方法第50-52页仿真结果与分析第52页基于改进均值漂移算法的无人艇水面目标跟踪技术第52-62页均值漂移算法第52-55页基于均值漂移的目标跟踪算法第55-58页改进均值漂移算法的水面目标跟踪方法第58-61页仿真结果与分析第61-62页本章小结第62-64页结论第64-67页参考文献第67-71页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第71-72页致谢第72页举债、搞劳民伤财的形象工程、政绩工程这些内容?可视范围内的项目工程,而不考虑客观实际,不怕群众不满意,就怕领导不注意。 无锡至江阴城际轨道交通工程项目是我省沿江城市群城际轨道交通线网的重要组成部分,主要功能是满足无锡城区与江阴主城区以及沿线主要城镇之间的跨组团交通出行需求,同时兼顾无锡城区、江阴主城区内部的客流需...510房产网 [本文出自:基础设施发展处(铁道处)] 今年以来,江苏省发展改革委加强指导协调,协助加快推进规划选址、用地预审、社会稳定风险评估等前置性要件办理工作,为项目按计划推进创造了有利条件。 

    皇冠国际在线注册湘西土家族苗族自治州村级公路管理养护条例 摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-16页课题研究背景和意义第10-11页编队控制研究现状第11-12页时滞问题研究现状第12-13页论文结构及主要内容第13-16页第2章水面无人艇相关控制模型第16-26页单艇数学模型第16-19页参考坐标系第16-17页单艇的运动数学模型第17-19页船舶运动干扰的数学模型第19-22页风的干扰模型第19-20页浪的干扰模型第20-21页流的干扰模型第21-22页编队队形控制方法第22-24页编队控制问题第22-23页编队控制策略第23-24页本章小结第24-26页第3章基本自抗扰控制器第26-42页基于领导-跟随者编队结构第26-28页控制器第28-29页自抗扰控制器第29-40页经典微分器第30-31页非线性跟踪微分器第31-33页扩张状态观测器第33-37页非线性误差反馈第37页自抗扰控制器算法第37-38页仿真实例第38-40页本章小结第40-42页第4章自抗扰控制器的参数优化第42-54页参数优化第42-43页遗传算法第43-46页遗传算法原理第43-44页遗传算法流程第44-46页粒子群算法及其改进算法第46-51页粒子群算法原理第46-48页标准粒子群算法及其流程第48-49页粒子群算法的收敛过程第49-51页基于标准粒子群算法的自抗扰控制器参数优化第51-52页仿真第52-53页本章小结第53-54页第5章基于抗时滞的无人艇编队控制第54-68页引言第54-55页基于SMITH预估器的时延控制第55-58页预估器第55-56页预估器仿真第56-58页基于互相关函数的时延估计第58-63页具有延迟输入的自抗扰控制第58-59页基本互相关延时估计算法第59-60页广义互相关时延估计算法第60-62页时延估计仿真第62-63页含有时滞的水面无人艇编队控制第63-66页编队控制器设计第63-64页时延估计仿真第64-66页本章小结第66-68页结论第68-70页参考文献第70-74页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第74-76页致谢第76页

      Youcant:您不可以doanyworkoutsideyourbusiness,forexampleworkwhereyoureemployedbyanotherbusiness在您的生意之外做任何其他工作,如被其他企业雇用工作getpublicfunds获得公共基金YoucancometotheUKwithaTier1(Entrepreneur)visaforamaximumof3yearsand4months.您可以通过T1(企业家)签证来到英国,最长为3年零4个月。摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-16页课题研究的背景和意义第10页国内外研究现状第10-13页基于空间域的图像融合第11页基于变换域的图像融合第11-13页红外和可见光图像的融合第13页论文研究内容与结构安排第13-16页第2章红外和可见光图像融合算法的研究第16-34页红外图像和可见光图像第16-17页图像预处理第17-19页图像去噪第17-18页图像增强第18页图像配准第18-19页图像融合算法第19-32页图像融合的客观评价指标第19-22页基于空间域的融合算法第22-24页基于变换域的融合算法第24-32页本章小结第32-34页第3章红外和可见光图像的配准第34-50页基于形态学的边缘检测算法第34-37页形态学的边缘检测算子第34页自定义结构矩阵的选择第34-37页基于SURF特征点的配准方法第37-43页特征点检测第37-38页匹配算法第38-41页实验结果第41-43页基于增强相关系数最大化的图像配准第43-48页算法原理第43-46页实验结果第46-48页本章小结第48-50页第4章基于HIS变换和小波变换的融合方法第50-58页基于HIS变换和小波变换的融合方法第50-54页变换第51页小波变换第51-52页低频子带的融合规则第52页高频子带的融合规则第52-54页实验结果与分析第54-56页本章小结第56-58页第5章图像融合实验的开展及软件的开发第58-72页融合实验第58-66页融合实验方法第58页融合实验结果与分析第58-66页红外和可见光图像融合软件的开发第66-70页融合平台的整体结构第66-67页各模块的程序实现第67-70页本章小结第70-72页结论第72-74页参考文献第74-78页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第78-80页致谢第80页 

    据新闻报道,龙港镇已经设市,有两方面问题请教 摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-14页研究背景和意义第10页国内外研究现状第10-12页主要研究内容及内容安排第12-14页第2章红外和可见光图像融合理论第14-24页红外图像与可见光图像特点第14-15页图像融合理论第15-21页图像融合的定义第15页图像融合的过程第15-16页图像融合的层次第16-18页图像融合常用方法第18-21页图像融合评价方法第21-23页融合图像质量的主观评价第21页融合图像质量的客观评价第21-23页本章小结第23-24页第3章图像融合的算法理论第24-38页变换融合理论第24-25页小波变换融合理论第25-34页引言第25-26页小波变换的基本原理第26-27页图像的小波分解与重构第27-30页二维小波分解与Mallat算法第30-34页小波融合方法第34页变换融合理论第34-37页引言第34-35页拉普拉斯金字塔(LP)第35页方向滤波器(DFB)第35-37页本章小结第37-38页第4章基于小波变换的图像融合方法第38-52页融合规则第38-41页低频融合规则第38-40页高频融合规则第40-41页算法步骤第41-42页仿真实验第42-50页仿真实验一第43-46页仿真实验二第46-50页本章小结第50-52页第5章基于Contourlet变换的图像融合方法第52-64页融合规则第52-55页低频融合规则第52-53页高频融合规则第53-55页算法步骤第55-56页仿真实验第56-63页仿真实验一第57-60页仿真实验二第60-63页本章小结第63-64页结论第64-65页参考文献第65-70页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第70-71页致谢第71页双赢手机娱乐官网摘要第5-7页abstract第7-8页第1章绪论第11-17页课题的研究背景及意义第11-12页国内外研究现状第12-14页国外研究现状第12-13页国内研究现状第13-14页论文的研究内容及结构安排第14-17页第2章双目立体视觉定位原理第17-29页视觉系统常用坐标系及其转换第17-21页系统常用坐标系第17-19页坐标系之间的转换第19-21页双目立体视觉定位基本模型第21-27页双目立体视觉定位基本原理第23-24页大视场双目定位设备参数设计第24-27页本章小结第27-29页第3章大视场成像畸变矫正算法研究第29-47页标定技术第29-36页单目标定之张正友标定法第29-35页双目标定之五点标定法第35-36页摄像机成像模型及其畸变模型第36-42页理想成像模型及其畸变模型第36-38页鱼眼镜头的成像模型及其畸变模型第38-42页鱼眼图像对的立体矫正第42-45页本章小结第45-47页第4章大视场立体视觉定位及动态倾角补偿第47-63页鱼眼图像对的立体匹配第47-54页局部立体匹配算法第47-49页半全局立体匹配算法第49-54页全局立体匹配算法第54页动基座下的运动倾角补偿第54-61页本章小结第61-63页第5章动基座下双目鱼眼定位系统的设计与实现第63-79页基于动基座下的双目鱼眼定位系统第63-68页系统总体设计及硬件选型第63-65页大视场双目立体定位系统的软件设计第65-66页大视场双目立体定位算法处理流程第66-68页动基座下鱼眼双目定位系统的实验验证第68-78页静基座下目标定位实验第68-72页倾角补偿实验第72-78页本章小结第78-79页结论第79-81页参考文献第81-85页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第85-87页致谢第87页摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-16页课题背景及意义第10-12页论文研究内容和组织结构第12-16页第2章相关技术与研究现状第16-32页引言第16页网络流量识别技术第16-19页基于端口的网络流量识别技术第17页基于深度包检测的网络流量识别技术第17-18页基于统计特征的网络流量识别技术第18页几种识别技术的比较第18-19页基于DPI的音视频识别技术相关理论和研究现状第19-26页音视频协议介绍第19-21页基于深度包检测算法第21-25页的识别技术研究现状第25-26页基于机器学习的音视频识别技术相关理论和研究现状第26-31页机器学习介绍第26-30页基于机器学习的流量识别技术研究现状第30-31页本章小结第31-32页第3章基于特征库匹配算法改进的DPI音视频识别方法第32-46页引言第32页基于特征库匹配算法改进的DPI音视频数据识别模型第32-39页音视频数据识别模型第32-35页特征库匹配算法优化第35-39页实验结果及分析第39-44页实验平台及数据集第39-40页实验过程及实验结果第40-44页本章小结第44-46页第4章基于层次型KNN分类的音视频数据识别方法第46-60页引言第46页音视频数据特征分析第46-50页基于层次型KNN分类的音视频识别器设计第50-55页音视频数据识别模型第50-51页特征选择算法和特征选取分析第51-55页实验结果及分析第55-58页实验平台和数据集第55页实验过程及实验结果第55-58页本章小结第58-60页结论第60-62页参考文献第62-69页致谢第69页


      摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-16页课题研究目的及意义第10-11页课题技术研究现状第11-13页双目视觉研究现状第11-12页目标识别与跟踪研究现状第12-13页课题主要研究内容第13-14页论文章节安排第14-16页第2章双目立体视觉测距原理与实现第16-34页双目立体视觉测距原理第16-22页摄像机成像模型第17-20页双目立体视觉测距原理第20-22页双目立体视觉畸变及立体校正第22-29页相机畸变校正第23-26页双目相机立体校正第26-29页双目立体视觉的测距实现第29-32页本章小结第32-34页第3章地面移动机器人运动目标识别检测算法研究第34-58页运动目标检测常用算法第34-37页帧间差分法第34-35页光流法第35-36页基于图像特征的目标识别方法第36-37页地面移动机器人目标检测方法研究第37-54页基于颜色的目标装甲板识别第38-41页基于装甲板形状特征的目标识别第41-48页基于数字识别的目标装甲板检测第48-52页基于双目视觉的目标多信息融合检测第52-54页双目视觉测距算法优化第54-55页本章小结第55-58页第4章地面移动机器人运动目标跟踪算法研究第58-70页目标跟踪常用算法第58-62页基于判别模型的目标跟踪方法第58-59页基于生成模型类的目标跟踪方法第59-62页基于TLD的目标跟踪算法研究第62-65页基于ASMS跟踪算法研究第65-66页跟踪算法第65页跟踪算法测试第65-66页基于kalman滤波跟踪算法研究第66-69页基于离散卡尔曼滤波器目标跟踪算法第66-67页基于离散卡尔曼滤波器跟踪算法测试第67-69页本章小结第69-70页第5章地面移动机器人双目视觉系统目标识别与跟踪算法测试第70-84页系统硬件结构第70-75页计算机视觉系统硬件平台第70-72页机器人底盘硬件平台第72-75页系统软件结构第75-78页计算视觉系统软件结构第75-76页嵌入式控制系统软件结构第76-78页系统调试及测试第78-82页系统控制性能调整第78-79页双目视觉目标检测与跟踪算法测试第79-82页本章小结第82-84页结论第84-86页参考文献第86-90页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第90-91页致谢第91页摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-16页课题研究背景和意义第10-11页编队控制研究现状第11-12页时滞问题研究现状第12-13页论文结构及主要内容第13-16页第2章水面无人艇相关控制模型第16-26页单艇数学模型第16-19页参考坐标系第16-17页单艇的运动数学模型第17-19页船舶运动干扰的数学模型第19-22页风的干扰模型第19-20页浪的干扰模型第20-21页流的干扰模型第21-22页编队队形控制方法第22-24页编队控制问题第22-23页编队控制策略第23-24页本章小结第24-26页第3章基本自抗扰控制器第26-42页基于领导-跟随者编队结构第26-28页控制器第28-29页自抗扰控制器第29-40页经典微分器第30-31页非线性跟踪微分器第31-33页扩张状态观测器第33-37页非线性误差反馈第37页自抗扰控制器算法第37-38页仿真实例第38-40页本章小结第40-42页第4章自抗扰控制器的参数优化第42-54页参数优化第42-43页遗传算法第43-46页遗传算法原理第43-44页遗传算法流程第44-46页粒子群算法及其改进算法第46-51页粒子群算法原理第46-48页标准粒子群算法及其流程第48-49页粒子群算法的收敛过程第49-51页基于标准粒子群算法的自抗扰控制器参数优化第51-52页仿真第52-53页本章小结第53-54页第5章基于抗时滞的无人艇编队控制第54-68页引言第54-55页基于SMITH预估器的时延控制第55-58页预估器第55-56页预估器仿真第56-58页基于互相关函数的时延估计第58-63页具有延迟输入的自抗扰控制第58-59页基本互相关延时估计算法第59-60页广义互相关时延估计算法第60-62页时延估计仿真第62-63页含有时滞的水面无人艇编队控制第63-66页编队控制器设计第63-64页时延估计仿真第64-66页本章小结第66-68页结论第68-70页参考文献第70-74页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第74-76页致谢第76页 

      摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-18页课题研究的背景及意义第10-12页国内外研究现状第12-15页水下目标运动要素辨识技术研究现状第12-14页观测平台搜索策略研究现状第14-15页主要研究内容与方法第15页论文组织结构第15-18页第2章水下目标的运动学建模第18-28页引言第18页参考坐标系的选取第18页水下目标的运动建模第18-23页水下目标的运动模型第19-23页水下目标的量测模型第23页水下目标运动模型的可观测性分析第23-26页水下目标运动要素辨识的性能指标第26-27页本章小结第27-28页第3章基于粒子滤波的的水下目标运动要素辨识算法第28-46页引言第28页水下目标运动要素辨识的非线性分析第28-29页水下目标运动要素辨识的滤波算法设计第29-34页粒子滤波算法的基本思想第30-32页粒子滤波算法的实现流程第32-34页水下目标运动要素辨识的改进滤波算法设计第34-40页粒子滤波算法在水下目标运动要素辨识中的局限性分析第34-35页改进的扩展卡尔曼粒子滤波的算法设计第35-38页改进的扩展卡尔曼粒子滤波算法的实现流程第38-40页仿真分析第40-43页本章小结第43-46页第4章UUV观测平台搜索策略的优化算法第46-58页引言第46页观测平台搜索策略的最优化问题第46-47页求解最优搜索策略的Cramer-RaoLowerBound原理第47-50页观测平台搜索策略的优化算法设计第50-54页搜索策略优化的算法设计第50-52页搜索策略优化算法的实现流程第52-54页仿真分析第54-57页本章小结第57-58页第5章案例牵引的水下目标运动要素辨识仿真第58-76页引言第58页水下目标的运动要素辨识仿真第58-69页水下匀速直线运动目标的运动要素辨识仿真第58-61页水下变速运动目标的运动要素辨识仿真第61-68页仿真结果分析第68-69页观测平台搜索策略的对比仿真第69-74页观测平台搜索策略的对比仿真第69-73页仿真结果分析第73-74页本章小结第74-76页结论第76-78页参考文献第78-82页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第82-84页致谢第84页“八问八查”,即一问如何加强党的建设,查领导班子带头遵守党章党规、坚定理想信念、践行党的宗旨、模范遵守宪法法律情况;二问如何筑牢“四个意识”,查维护党中央权威和党的集中统一领导、贯彻落实党的理论路线方针政策、确保全党令行禁止情况;三问如何严肃党内政治生活,查领导班子坚持民主集中制、贯彻《关于新形势下党内政治生活的若干准则》情况;四问如何落实主体责任,查全面从严治党、严明党的纪律特别是政治纪律和政治规矩、推进党风廉政建设和反腐败工作情况;五问如何加强作风建设,查落实中央八项规定及其实施细则精神、杜绝“四风”问题反弹回潮情况;六问如何树立正确选人用人导向,查坚持党的干部标准、执行干部选拔任用工作规定情况;七问如何聚焦主责主业,查基层纪检监察组织监督执纪问责(监督调查处置)工作情况;八问如何开展扫黑除恶专项斗争、惠民惠农领域“一卡通”管理问题专项治理工作、形式主义官僚主义集中整治专项行动等情况。REMERCIEMENTS第6-7页中文摘要第7-8页摘要第8-11页Introduction第11-13页ChapitreⅠLeMOOC,unproduitéducatifàlèredunumérique第13-33页éfinitionduMooc第13-18页第14-16页第16-17页第17页第17-18页évolutionduMooc第18-26页第19-23页第23-26页第26-33页第28-30页éhaviorismeetlesxMOOCs第30-33页ChapitreⅡLesavantagesduMoocdanslenseignementdufranaisdeuxièmelangueétrangèredanslesétablissementssecondaires第33-49页enseignementdufranaisLV2danslesécolessecondairesàShanghai第33-39页élèves第34-35页objectifdenseignement第35-36页objectifdapprentissage第36-38页heuresdenseignement第38-39页enseignementsecondaire第39-45页ée第39-42页édenseignement第42-43页autonomiedapprentissage第43-45页第45-49页第45-46页第46-49页ChapitreⅢLespratiquesetlesrésultats第49-69页étapespourlamiseenuvredunMooc第49-61页éparation第49-51页énérale第51-57页第57-59页第59-61页applicationduMoocdanslenseignement第61-65页第61-63页éroulementducours第63-65页ésultats第65-69页érêts第65-67页第67-69页Conclusion第69-71页Bibliographie第71-76页AnnexeⅠLetableaudelabréviation第76-77页AnnexeⅡLesquestionnairesetentretiens第77-92页AnnexeⅢLessitesdInternetdenotreMooc第92-93页AnnexeⅣLesscénarios第93-130页 

    太阳城集团官方手机登录招商银行发布《2019澳大利亚中学白皮书》 3.主程序流程图主程序流程图如图2所示。摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-20页论文研究的背景及目的和意义第10-11页论文研究的背景第10页论文研究目的及意义第10-11页国内外研究现状第11-17页无人艇国外研究现状第12-14页无人艇国内研究现状第14-15页无人艇的运动控制及视线法研究现状第15-17页论文的主要研究内容及结构安排第17-20页第2章无人艇运动控制系统设计与实现第20-30页运动控制系统总体设计概述第20-21页终端系统第21-25页终端主控第22-23页微波通信第23-24页导航定位第24页视频图像第24-25页地面站系统第25-27页地面站总控平台概述第25-26页地面站总控平台的设计实现第26-27页通讯协议第27-29页基于CS架构的USV综合软件平台通信协议概述第27-28页上位机与下位机之间的通信协议第28-29页本章小结第29-30页第3章基于视线法的无人艇运动控制算法研究第30-44页运动控制算法介绍第30-31页控制系统的数学建模第31-35页运动学关系模型第32-33页动力学关系模型第33-35页视线法的路径跟踪导航系统第35-39页计算视线角度第35页视线位置计算方法第35-37页视线法的偏航收敛性说明第37-38页连续视线角度的获取方法第38-39页视线控制系统第39-42页视线控制系统研究第39-40页无人艇控制系统设计及稳定性分析第40-42页本章小结第42-44页第4章基于双目测距的视线法避障研究第44-58页双目测距视线法避障方法第44-45页双目标定算法第45-48页双目立体标定研究第45-46页本文标定算法第46-47页双目立体参数求解第47页双目立体标定结果第47-48页立体匹配算法第48-51页立体匹配算法研究第48-49页立体匹配算法步骤第49-51页双目测距算法第51-56页障碍目标检测算法第51-53页双目立体测距算法第53-54页立体视觉图像处理实验第54-56页本章小结第56-58页第5章无人艇运动控制系统实验与分析第58-68页实验环境第58页基于视线法的运动控制算法验证实验第58-64页实验控制平台操作步骤第58-60页航线结果第60-64页基于视线法的双目避障实验第64-67页双目测距实验与分析第64-65页测距避障实验与分析第65-67页本章小结第67-68页结论第68-70页参考文献第70-76页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第76-78页致谢第78页()2019年08月30日香樟公馆(玫瑰园)目前还有9号楼和11号楼以及和院在售,毛坯合院21000-26000,毛坯洋房9400-10000元/平方米。

      摘要第5-6页abstract第6页第1章绪论第10-18页课题的研究背景及意义第10-11页非线性控制方法研究现状第11-12页欠驱动水面船研究现状第12-13页欠驱动水面船镇定控制研究现状第13-16页本文主要工作及章节编排第16-18页第2章欠驱动水面船数学模型的建立及仿真验证第18-36页引言第18页运动参考坐标系第18-20页欠驱动水面船舶运动特性第20-24页运动学特性第20-21页动力学特性第21-24页欠驱动水面船的数学模型第24-26页船舶仿真验证第26-31页定常直航仿真实验第27-29页定常回转仿真实验第29-31页欠驱动船舶的特性研究第31-34页非完整特性第31-32页平衡点特性第32-33页平衡点处控制特性第33-34页本章小结第34-36页第3章欠驱动水面船简捷鲁棒镇定控制第36-54页引言第36页稳定理论第36-37页全局微分同胚变换第37-39页欠驱动水面船简捷鲁棒镇定控制器设计第39-43页控制器设计第39-42页系统的稳定性分析第42-43页系统的鲁棒性分析第43页仿真验证第43-52页基于齐次法设计的控制器第43-44页无风静水条件下的仿真第44-49页模型参数不确定情况下的仿真第49-52页本章小结第52-54页第4章欠驱动水面船自适应模糊镇定控制第54-76页引言第54页自适应模糊控制理论第54-56页模糊控制第54-56页自适应模糊控制第56页反步法的设计原理第56-57页反步法简介第56页反步法的设计步骤第56-57页全局微分同胚变换及其子系统划分第57-62页全局微分同胚变换第57-60页子系统划分第60-62页基于自适应模糊的欠驱动船舶镇定控制第62-69页系统1的控制器设计第63-65页系统2的控制器设计第65-66页系统的稳定性分析第66-69页仿真验证第69-75页自适应滑模反演控制器的设计第69-70页有界时变干扰条件下的仿真第70-75页本章小结第75-76页结论第76-78页参考文献第78-84页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第84-86页致谢第86页摘要第6-7页ABSTRACT第7-8页第一章绪论第12-18页研究目的与意义第12-13页国内外研究现状第13-15页论文研究内容第15页技术路线第15-16页论文组织结构第16-18页第二章相关理论基础与技术简介第18-27页向量空间模型第18-19页图模型及其算法第19-22页图模型第19页基于图模型的关键词抽取算法第19-21页基于图模型的排序算法第21页基于图模型的推荐算法第21-22页神经网络相关技术第22-26页神经网络语言模型第22-24页循环神经网络第24-25页门控循环单元第25-26页本章小节第26-27页第三章基于论文多类型特征信息的图模型构建第27-41页文本向量化第27-29页数据预处理第27-28页论文特征向量化表示第28-29页图模型结构描述第29-31页图模型构建第31-33页显式关系第31页隐式关系第31-33页基于Attention的双向GRU的文档语义编码第33-37页框架整体结构第33页编码层第33-35页解码层第35-37页论文语义相似度计算第37页实验与分析第37-40页实验数据第38页实验环境和评价标准第38-39页实验结果与分析第39-40页本章小节第40-41页第四章基于图模型的论文推荐算法设计第41-51页论文推荐算法设计第41-43页构建查询向量第41页转移概率矩阵第41-42页推荐算法流程第42-43页实验与分析第43-50页实验数据第43页实验环境第43页评价标准第43-44页参数选取第44-46页实验结果与分析第46-50页本章小节第50-51页第五章论文推荐系统设计与实现第51-60页系统需求第51页系统架构设计第51-52页系统模块设计第52-57页数据库存储模块第53-55页索引构建模块第55页论文检索模块第55-56页论文推荐模块第56-57页系统实现第57-59页系统开发环境第57页系统测试第57-59页本章小结第59-60页第六章总结与展望第60-62页总结第60页展望第60-62页参考文献第62-65页致谢第65-66页个人简历第66页 

     
     

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