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[转载]【电信学】【2018.01】Arm Mbed–AWS物联网系统集成
2021-8-11 19:32
本文为英国格拉斯哥大学(作者: Sergio Martin )的毕业论文,共61页。 本项目探索不同的物联网(IoT)架构和可用的平台,以 定义一个通用的物联网架构 ,将Arm微控制器连接到Amazon Web服务。为了适应广泛的物联网应用,该体系结构被定义为 一个Arm微控制器可以通过不同的路径到达AWS 。一旦定义了 ...
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[转载]【计算机科学】【2019.05】基于深度神经网络的图像字幕生成集成学习
2021-8-10 19:16
本文为美国亚利桑那州立大学(作者:Harshitha Katpally)的硕士论文,共131页。 将图像中的信息转换成自然语言句子被认为是计算机所要解决的一个难题。图像字幕不仅包括从图像中检测目标,还包括理解要翻译成相关字幕的目标之间的相互作用。因此,计算机视觉和自然语言处理领域的专业知识对这一目标 ...
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[转载]【信息技术】【2007.09】基于PC的实时音频信号处理
2021-8-8 15:56
本文为孟加拉 BRAC 大学(作者: KamruFaisal Ibne Jalal )的学士论文,共 50 页。 本文提出了一种基于实时 Linux 操作系统( Knoppix 3.3 )通用个人计算机实时音频处理的新概念。为了克服 Windows 操作系统的健壮性和低延迟等重要困难,我们采用 RT-Linux ( hard real-time )操作系统作为平台。 &nb ...
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[转载]【计算机科学】【2018.05】基于深度学习的三维点云相关
2021-8-7 20:21
本文为西班牙加泰罗尼亚政治大学(作者: Javier de la Rica Palma )的学士论文,共41页。 本项目源于学习神经网络工具的动机,以及在学位课程中所获得知识在工作中的应用,该工作将 使用三维点云对神经网络进行训练 。在这项工作中,我们创建了一个系统,该系统从以前的数据库中,利用从每个点云 ...
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[转载]【无人机】【2010】无人机异常检测
2021-8-6 18:19
本文为 以色列巴尔伊兰大学(作者: EliahuKhalastchi )的毕业论文,共 52 页。 自治意味着健壮性。无人驾驶(自动驾驶)车辆的使用对危险或枯燥的任务很有吸引力。然而, 对自主机器人的依赖增加了对其鲁棒性的依赖 。即使是经过验证的软件,物理故障也会导致控制软件错误地感知环境,从而做出 ...
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[转载]【电信学】【2019.08】5G蜂窝网络性能分析:毫米波和无人机辅助通信
2021-8-5 18:42
本文为美国雪城大学(作者: Esma Turgut )的博士论文,共252页。 近年来,移动数据和流量呈指数级增长。微波可用光谱有限,在不久的将来,波段似乎已经无法满足这一需求,促使人们转向新的电磁频段。因此,在毫米波(mmWave)频带(在30到300GHz之间)上以大可用带宽操作已经成为第五代(5G)蜂窝网络 ...
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[转载]【计算机科学】【2018.02】变道路径规划
2021-8-3 20:54
本文为荷兰代尔夫特理工大学(作者:C.D. Berger)的硕士论文,共84页。 在过去的几年中,许多SAE 2级驾驶自动化系统已经出现在商用车中。沃尔沃的驾驶员辅助系统就是一个例子,当动态驾驶任务的某些部分被取消时,它为驾驶员提供了一个更舒适的旅程,但它仍然要求驾驶员注意,以便监督系统并在必要时 ...
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[转载]【遥感遥测】【2020.05】利用卫星影像进行城市土地利用类型的遥感分类
2021-8-2 22:07
本文为美国旧金山州立大学(作者: Philip James Lynch )的硕士论文,共71页。 全球城市化的加速趋势和随之而来的环境影响使得频繁更新的土地利用和土地覆盖(LULC)地图至关重要。通过对遥感图像的分类,LULC图已经被广泛地制作出来。城市地区的地图是两分类的(城市或非城市),并包含离散的城市类型 ...
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[转载]【电子技术】【2005.12】用于Xilinx FPGA的BitMaT位流操作工具
2021-8-1 21:47
本文为美国弗吉尼亚理工学院(作者:Casey J Morford)的硕士论文,共71页。 随着部分可重构FPGA的引入,我们现在能够 在不中断设计操作的情况下对FPGA上运行的硬件执行动态更改 。基于模块的部分重配置允许硬件设计人员创建多个执行不同任务的硬件模块,并在FPGA上的指定动态区域中交换它们。然而 ...
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[转载]【计算机科学】卷积神经网络在图像识别中的应用
2021-7-31 19:26
本文为荷兰乌特勒支大学(作者: Freek Henstra )的学士论文,共44页。 在这篇论文中,我们研究了关于深度学习的主题,重点是利用卷积神经网络进行图像识别。本文涵盖了深度学习的各个组成部分,包括 网络结构、反向传播和随机梯度下降 。我们将解释这些组件的基本原理,并将理论与实践进行比较。然后 ...
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GMT+8, 2021-9-19 12:47

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