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一种计算机软件技术的多维对比展示平台

本发明公开了一种计算机软件技术的多维对比展示平台，包括底板、支撑板和显示屏，所述底板上端安装有箱体，箱体内侧底端安装有隔板，第一螺纹杆和第二螺纹杆外侧安装有滑块，滑块侧面安装有支撑板，支撑板上端安装有固定框，固定框内侧底端安装有电机框，电机框内侧安装有第二电机，第二电机转轴前端安装有转盘，转盘上端中部安装有固定座，固定座两侧安装有固定夹，固定夹底端安装有第二转动轴，固定夹上端安装有螺钉，固定座上端安装有第一转动轴，第一转动轴上端安装有显示屏。本发明结构合理，操作简单，能够有显示屏进行收纳和固定，能够方便平台进行多角度展示和对比，使平台移动更加方便。

  • 2021-05-07
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基于DirectShow技术的2D与3D软件切换方法

本发明涉及一种基于DirectShow技术的2D与3D软件切换方法，包括以下步骤:构建2DFilter和3D Filter ；构建适合当前显示模式的完整播放链路:先利用DirectShow技术建立一条能够回放普通的视频文件的链路；再根据显示设备的显示模式,在图像提交显示前对源文件解码出的每帧内容进行处理,最后将生成的数据提交给显示设备显示；然后可以对应硬件上的切换，在软件上进行2D与3D切换。本发明的优点是:根据显示模式，在软件上实时调整平面或立体图像；2D与3D切换快速、实时,不需要重新播放；可以方便地进行2D与3D效果的对比。

  • 2021-05-07
  • 阅读181
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一种基于QML技术实现可组装的电力应用软件方法

本发明公开了--种基于QML技术实现可组装的电力应用软件方法,由于主要包括:实现描述电力设备的属性动态扩展；为扩展的电力设备的属性关联具体的功能扩展模块；从而可以实现动态扩展软件中电力设备的属性,将电力设备属性与性的功能模块关联,实现软件与新增功能模块关联,达到在源程序不改动的情况下,扩展功能的效果,使电力设备的运行更加稳定。

  • 2021-05-07
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一种多技术融合的嵌入式软件测试方法

本发明涉及-种多技术融合的嵌入式软件测试方法，根据型号嵌入式软件的特点,借助于专业软件测试工具和设备,将多种嵌入式软件测试手段进行最优化组合,通过人工或自动的方式，验证软件的功能和对故障的处理能力,保证软件测试的全面性和完整性，提高软件测试的效率,达到高可靠性和高安全性指标。

  • 2021-05-07
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第五代固定网络代际定义和技术规范

ETSI发布F5G 第五代固定网络代际定义和技术规范，构建更健康的全光固网产业。F5G具备大带宽、低时延、高可靠、易部署、易扩展的特点。目前，中国已经部署了全球最大的F5G网络，用户超过4亿，网络能力完善，产业配套成熟。基于F5G，我国现已推出矿用F5G技术，并在煤矿井下应用，展现出良好的应用前景。基于F5G技术，结合云计算、大数据、工业互联网、人工智能、机器人等新技术，有力促进煤炭工业的高质量发展。

  • 2021-05-07
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一种软件技术开发用展示幕

本实用新型公开了一种软件技术开发用展示幕，包括固定底板，所述固定底板顶端中部开设有转槽，所述转槽内部活动设置有转盘，所述转盘顶端固定设置有固定杆，所述固定杆外部右侧开设有安装槽，所述安装槽内部固定设置有蓄电池。本实用新型固定底板顶端通过转槽和转块安装有固定杆，且固定杆通过铰链安装有安装杆，且安装在安装杆左侧中部的安装块底端与开设在固定杆左侧上端的凹口之间安装有电动伸缩杆，当根据使用时的角度进行调节时先通过转盘和转槽带动固定杆、安装杆和展示幕板进行水平上角度上的调节，当调节完成后再通过开关启动电动伸缩杆带动安装杆进行纵向角度上的调节，这样综合的使用便于对展示幕板各个角度进行调节且更加便捷。

  • 2021-05-07
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认知结构模型机动目标跟踪算法_王树亮

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题,提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类"记忆"机制引入机动模型构建,利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储,指导机动模型参数实时调整,使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能,基于人类认知"感知-行动"循环理论,将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端,以最小感知信息熵为代价函数,从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明,该算法对环境及目标的感知更加准确,融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。

  • 2021-05-07
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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法_陈超

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪（Weighted Likelihood Tracking,WLT）和改进高斯混合模型（Improved Gaussian Mixture Model,IGMM）的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。

  • 2021-05-07
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