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车牌识别
- 需要注意的地方： 使用VC++6.0做开发工具， 采用简单的SDI框架结构 ，一次处理一幅位图(有兴趣的可以作成MDI) 1）位图信息的数据是从左下往右下为一行，一行一行往上排的。 2）每行像素应该是4的倍数，不足的地方用空点补齐，读的时候注意跳过冗余点。 3）主要数据都存在Doc里面，BMP的主要数据存在一个由ImgData指向的BYTE型的内存空间（根据位图的大小，动态分配的）。 4）数据读进来以后，注意向内存中贴图，以保证刷新的效率。 5)程序执行流程 应用程序生成--》
MouseTrackForTablet
- 主要程序模块包括： （1） 鼠标事件捕获：对点击鼠标左键、拖动鼠标、松开左键等动作进行跟踪。 （2） 鼠标坐标捕获：把捕获的鼠标事件：点击左键、拖动鼠标、松开左键作为一组输入的图形，记录下图形的坐标轨迹。 -Main program modules include: (1) to capture mouse events: on the left mouse button, drag the mouse, release the left to track such act
Entity_Relation_Extraction
- 说明：目前信息抽取的主要研究方向是命名实体识别、指代消解、实体语义关系抽取、事件探测等几个领域。本资料包含7篇关于关系抽取的相关经典论文。 -Note: At present, the main research direction of information extraction is named entity recognition, anaphora resolution, entity semantic relation extraction, event detection, a
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- 射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)技术的快速发展,使RFID中间件已经成为业界关注的 焦点。初步探讨了RF ID中间件中事件规则管理的内容,并提出一种灵活的RFID事件规则管理框架,全面介绍 了RFID事件编码、模式过滤、目标事件识别以及业务规则定义四个环节的内容,重点阐述了一种基于XML语言 的业务规则定义方法及其执行引擎的底层实现,从而为构建更加具有个性化和扩展能力的RFID应用奠定了基 础。-RFID (Radio Freq
EEG-based-identification-method
- ：基于脑电信号的身份识别是通过采集试验者的脑部信号来进行身份认证。对于同一个外部刺激或者主体在思考同一个 事件的时候，不同人的大脑所产生的认知脑电信号不同。选取与运动意识想象有关的电极后，分析不同个体在特定状况下脑 电的个体差异，采用以回归系数、能量谱密度、相同步、线性复杂度多种信号处理结合方法对运动想象脑电信号进行处理来 进行特征提取。组合多元特征向量并运用多层BP 神经网络对不同个体的脑电信号进行分类，并在不同的意识想象及不同数 据长度、不同的波段对试验者进行识别率验证分析。