简介：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

简介：随着人工智能的发展，数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用，是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念，详细描述了BP神经网络的原理，并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式，分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值，并能通过各种优化方式提高识别精度。

简介：摘要：基于ARM芯片和FPGA的特点，设计了一种ARM与FPGA人工神经网络处理器之间的通信方案。该方案采用ARM的ZDMA控制器对数据传输进行控制，完成ARM与神经网络处理器的控制寄存器组、分布式存储器、样本存储器等存储体的数据交换。

简介：在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。

简介：测试数据网络化是实现智能物联的基础技术途径之一。本文探讨了基于Django网络框架和MySQL数据库的测试数据查询系统设计原理和方法,利用多种程序语言(python、html、JavaScript等)构建软件模型,并提出了持续优化的策略。在保证物理联网的前提下,该系统可以突破数据孤岛的现状,实现测试数据从测试端到应用端的网络连通。本系统具有搭建快速、低成本和灵活的特点,可供中小企业或项目部署选用。

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简介：电脑能否显示网络上的资源、服务器及其他工作站？注意有些版本的网络软件会显示“记忆中的”资源，并查看这些资源是否可用。

简介：完全孤立的电脑现在已经很少见了，几乎每个人都会以某种方式使用网络连接。有的人使用最原始的电话拨号连接来下载Email，有的人用先进的ADSL或CableModem在网上观看最新的电影或下载微软补丁。不论是把笔记本电脑连接到台式机把家里的两台或多台电脑连网还是用蓝牙手机向电脑发送图片，你都在使用网络。

简介：硬件坏了可以购买新的，软件损坏可以重装，而我们辛苦创作的作品、联系朋友用的通讯录等等重要数据丢了又该怎么办呢?这时候难道只有仰天长叹么?我们想到该为计算机的“软肋”做点什么了吧……

简介：笔者所在地网通的网络站构：采用基于光纤的宽带LAN接入方式(FTTX+LAN)，光纤到达某个节点后，使用光纤收发器连接交换机，然后通过多层级联，使用交换机或者集线器覆盖该区域。

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简介：“现在上网太没有安全感了。听说浏览个网页就能格式化硬盘，IE也常被人修改，还有各种病毒邮件不停地发到我的信箱里来。我都不知道该怎么办了……”。

简介：Excel正广泛地用于数据管理，对大量数据而言，校对工作可是令人头痛的事。下面就说说怎样校对。

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简介：MAC地址是固化在网卡上串行EEPROM中的物理地址．通常有48位长。以太网交换机根据某条信息包头中的MAC源地址和MAC目的地址来实现包的交换和传递。要搭建局域网，必须学会绑定IP与MAC地址。换了新网卡，也必须学会修改MAC地址以应对不能上网的尴尬。下面就将教大家如何轻松玩转网卡的MAC地址。

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