PFC-fluent流固耦合教学：Q2级别SCI论文详解CFD-DEM在地面塌陷、地下溶岩塌陷及隧道沉降等流场主导场景的应用,《PFC-fluent流固耦合教学：CFD-DEM技术在地面塌陷、地下溶岩塌陷及隧道沉降等场景的应用》,PFC-fluent流固耦合教学(CFD-DEM)，已发表(Q2)SCIlunwen一篇，适用于地面塌陷，地下溶岩塌陷，隧道沉降等流场作用大于颗粒作用的情况 ,核心关键词：PFC-fluent流固耦合教学; CFD-DEM; 已发表Q2SCI论文; 地面塌陷; 地下溶岩塌陷; 隧道沉降; 流场作用大于颗粒作用。,PFC-DEM流固耦合教学：地下塌陷流场研究

宠物论坛设计网站 本资源摘要信息对应的文件是关于宠物论坛设计网站的毕业论文。该论文涵盖了背景意义、论文结构安排、开发技术介绍、需求分析、可行性分析、功能分析、业务流程分析、数据库设计、ER图、数据字典、数据流图、详细设计、系统截图、测试、总结、致谢、参考文献等内容。 从标题和描述中可以看出，该论文的主要内容是关于宠物论坛设计网站的开发和设计。该网站采用B/S模式，使用Java作为开发语言，MySQL作为后台数据库。该网站系统具有管理员、个人中心、用户管理、宠物类别管理、宠物百科管理、饲料购买管理、宠物服务机构管理、饲料种类管理、宠物论坛、我的收藏管理、系统管理、订单管理等功能。 在设计过程中，开发者充分考虑了系统代码的可读性、实用性、扩展性、通用性、后期维护性、操作方便性和页面简洁性等特点。 以下是从该论文中提取的相关知识点： 1. 网站开发模式：B/S模式是当前主流的网站开发模式，能够提高网站的安全性、高效性和快捷性。 2.Programming Language：Java是一种广泛使用的编程语言，适合用于开发大型网站系统。 3. 数据库管理系统：MySQL是一种流行的关系数据库管理系统，适合用于存储和管理大量数据。 4. 网站设计原则：系统代码的可读性、实用性、扩展性、通用性、后期维护性、操作方便性和页面简洁性等特点是网站设计的基本原则。 5. 网站功能设计：网站的功能设计需要考虑用户需求和系统可扩展性，例如个人中心、订单管理、宠物论坛等功能。 6. 数据库设计：数据库设计需要考虑数据存储和管理的安全性、高效性和可扩展性，例如ER图、数据字典、数据流图等。 7. 网站测试：网站测试需要考虑系统的安全性、高效性和可用性，例如性能测试、安全测试、兼容性测试等。 8. 网站维护：网站维护需要考虑系统的更新、升级和故障排除等问题，例如系统备份、数据恢复、故障诊断等。

### ICCV 2023：Parallax-Tolerant Unsupervised Deep Image Stitching #### 概述 本文介绍了一种新的图像拼接方法——Parallax-Tolerant Unsupervised Deep Image Stitching（UDIS++），该方法针对现有的图像拼接技术在处理大视差图像时遇到的问题进行了改进。UDIS++是一种无监督学习方法，能够在无需人工标记的情况下学习到鲁棒性强、适应性好的图像特征，从而实现高质量的图像拼接效果。 #### 背景与挑战 传统的图像拼接技术通常依赖于几何特征（如点、线、边缘等），这些手工设计的特征对于具备足够几何结构的自然场景表现良好。然而，在纹理较少或视差较大的情况下，传统方法的表现就会受到影响。例如，当面对大量视差时，基于学习的方法可能会模糊视差区域；而在低纹理场景下，传统的基于几何特征的方法则可能因缺乏足够的几何特征而失败。 #### 方法论 为了克服上述问题，研究团队提出了UDIS++，一种能够容忍视差变化的无监督深度图像拼接技术。该技术主要分为以下几个步骤： 1. **灵活的图像配准**：UDIS++通过一种从全局同构变换到局部薄板样条运动的鲁棒且灵活的配准方式来建模图像对齐过程。这种配准方法可以为重叠区域提供精确的对齐，并通过联合优化对齐和失真来保持非重叠区域的形状。 2. **增强的迭代策略**：为了提高模型的泛化能力，UDIS++还设计了一个简单但有效的迭代策略来增强配准适应性，尤其是在跨数据集和跨分辨率的应用中。 3. **消除视差伪影**：UDIS++进一步采取措施来消除视差伪影，确保最终的拼接结果既准确又自然。 #### 实验与验证 研究团队利用了UDIS-D数据集中的两个具体案例来验证UDIS++的有效性和优越性： 1. **大视差案例**：在这个案例中，研究人员展示了UDIS++如何有效地处理具有大视差的图像，相比于之前的方法（例如UDIS），UDIS++不仅没有模糊视差区域，而且还保持了高清晰度和连贯性。 2. **低纹理场景案例**：另一个案例则聚焦于低纹理场景下的图像拼接。与传统方法（如LPC）相比，UDIS++能够在缺乏足够几何特征的情况下成功地完成拼接任务，这得益于其强大的自适应学习能力和对复杂场景的理解。 #### 结论与展望 UDIS++作为一种新的图像拼接技术，不仅克服了现有方法在处理大视差和低纹理场景时的局限性，而且还在提高图像拼接质量方面取得了显著的进步。随着未来对这一领域研究的深入，预计UDIS++将在更多实际应用场景中发挥重要作用，如虚拟现实、自动驾驶等领域。此外，UDIS++的成功也为后续的研究提供了有价值的参考方向，即如何结合深度学习技术和传统几何特征提取方法来解决更广泛的实际问题。

### TIP2021-UDIS：无监督深度图像拼接技术 #### 摘要及背景 本文介绍了一种新型的无监督深度图像拼接框架（TIP2021-UDIS），该方法旨在解决传统基于特征的图像拼接技术在处理特征较少或分辨率较低的图像时存在的局限性。传统的图像拼接技术高度依赖于特征检测的质量，当遇到特征稀少或低分辨率的图像时往往无法有效拼接。虽然基于学习的方法提供了一种可能的解决方案，但由于缺乏标记数据，这些方法的可靠性受到限制。为了解决这些问题，研究者提出了一个包含两个阶段的无监督深度图像拼接框架。 #### 无监督深度图像拼接框架 ##### 1. 无监督粗略图像对齐阶段 在这个阶段，研究人员设计了一种基于消融的损失函数来约束无监督同构网络。这种方法更适合处理大基线场景下的图像。此外，引入了一个转换器层来在拼接域空间中扭曲输入图像。这种做法有助于减少由不同视角引起的视觉差异，并提高最终拼接图像的一致性和连贯性。 ##### 2. 无监督图像重建阶段 该阶段的设计灵感来源于这样一个观察：像素级别的错位可以在特征级别上得到一定程度的消除。因此，研究人员设计了一个无监督图像重建网络来从特征到像素消除伪影。具体来说，重建网络可以由一个低分辨率变形分支和一个高分辨率细化分支组成。前者学习图像拼接中的变形规则，后者则同时增强图像的分辨率。通过这种方式，可以有效地提高拼接后图像的质量。 #### 实验与评价基准 为了建立评估基准并训练学习框架，研究人员提供了一个全面的真实世界图像数据集。这个数据集不仅包含了各种类型的图像，还涵盖了不同的拼接挑战，如光照变化、视角差异等。通过对现有最先进技术的广泛实验比较，证明了所提出方法的优越性。即使与有监督的方法相比，该无监督深度图像拼接技术也能获得用户更偏好的拼接质量。 #### 关键技术术语解释 - **计算机视觉**：这是一个涉及多种技术的领域，包括图像处理、模式识别和机器学习等，旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频。 - **深度图像拼接**：一种利用深度学习技术进行图像拼接的方法。该技术通常用于将多张图像合并成一张高质量的全景图。 - **深度同构估计**：在计算机视觉中，同构估计是指确定两幅图像之间几何关系的过程。深度同构估计利用深度学习模型自动完成这一任务。 #### 结论 TIP2021-UDIS通过结合无监督的学习策略和技术，有效地解决了传统图像拼接技术的局限性，尤其是在处理低特征密度和低分辨率图像方面表现出色。这种方法不仅提高了拼接图像的质量，还为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。未来的研究可以进一步探索如何优化无监督学习框架，以及如何将其应用于更广泛的场景中。

嵌入式系统TLF35584芯片寄存器详解及其SPI接口应用

交通数据预处理是智能交通系统（ITS）中的一项关键技术，它直接影响到交通管理和控制模型的有效性和准确性。本文探讨了在实际应用中如何有效地进行交通数据的预处理，尤其是在大量数据缺失和异常存在的条件下。以下详细阐述了交通数据预处理的关键知识点。 一、采样间隔对数据的影响 在进行交通数据预处理时，首先要考虑采样间隔的影响。交通流作为一个复杂的离散随机系统，其观测依赖于采样间隔的设置。过短的采样间隔会增加检测误差，而过长的间隔则无法准确捕捉交通流的时间变化特性。因此，确定适当的采样间隔对于保证数据质量至关重要。学者们研究了不同采样间隔下的流量变化规律，发现随着采样间隔的增加，数据的波动性减弱，离散程度降低。 二、数据筛选方法 为了从车辆检测器收集到的大量交通数据中有效筛选出错误数据，本研究提出了一个四步骤的数据筛选方法。这种方法考虑到了交通数据的特性，能够从大量数据中准确剔除掉错误信息，从而确保输入数据的完整性和有效性。 三、数据恢复方法 由于存在数据缺失和异常问题，仅靠筛选方法是不够的。因此，研究者们还提出了四种不同条件下的数据恢复方法。这些方法通过填补数据缺失的部分，纠正异常值，从而提高了数据的可用性。数据恢复的具体方法根据数据的丢失程度和可用信息的差异而有所不同。 四、多元质量控制 在交通数据预处理中，多元质量控制机制是确保数据质量的关键步骤。它综合了多种技术手段，对数据进行全方位的质量检查。本文提出了一个多元质量控制方案，这有助于进一步提高数据预处理的精度和稳定性。 五、数据平滑处理 在实际的交通数据中，由于随机噪声和不规则因素的影响，数据往往表现出一定的波动性。为了提高数据的可分析性，本文采用Tukey平滑方案对数据进行了平滑处理。这种平滑方法通过构造中位数序列来消除异常值的影响，得到更为准确的流量数据。 六、标准数据预处理流程 为了使得交通数据预处理工作能够标准化，本文建立了一个标准的数据预处理流程。这个流程考虑了实际工程应用的需求，能够使数据预处理工作更加系统化、规范化。 七、实际验证与评估 通过对北京快速路实际数据的验证，本研究提出的算法显示出高精度、实时性和稳定性。这表明该预处理方法能够满足工程实际应用的需求，为后续的交通管理和控制提供了坚实的数据支持。 总结来说，交通数据预处理是一个涉及数据筛选、恢复、平滑处理和多元质量控制等多方面技术的复杂过程。本文研究为这一领域提供了详尽的理论与实际应用方法，对于提高交通数据处理的准确性和有效性具有重要意义。通过合理的预处理方法，可以为智能交通系统提供更加准确可靠的决策支持，从而更好地服务于城市交通的管理和规划。

深度学习车牌识别系统在当前社会中具有极其重要的作用，随着中国经济水平的提升和私家车数量的激增，仅依靠传统人工方式进行车牌识别已变得不切实际。特别是在车辆违法行为监测、高速公路收费站等重要区域，采用软件系统进行车牌识别的需求尤为迫切。传统的车牌识别技术虽然在一定程度上可以满足需求，但已无法应对日益增长的数据量和复杂环境。 深度学习的出现为车牌识别带来了革命性的改变。利用深度学习模型，如YOLOv5（You Only Look Once version 5），我们可以构建一个高效的车牌识别系统。YOLOv5是一种先进的实时目标检测系统，它能在图像中直接定位和识别出车辆的牌照。相比于传统的目标检测模型，YOLOv5的优势在于其处理速度快、准确性高、实时性强，非常适合用于需要快速响应的车牌识别场合。 在设计和实现基于YOLOv5的车牌识别系统时，需要考虑到多个关键技术环节，例如图像采集、预处理、模型训练、车牌定位、字符分割、字符识别等。图像采集主要依赖于高清摄像头，能够在不同光照、天气条件下稳定地捕捉到车辆图像。预处理过程通常包括图像的缩放、去噪、增强等操作，目的是减少外部干扰，提高识别准确率。 模型训练则是整个系统的核心，需要使用大量的车牌图像数据集对YOLOv5进行训练。这些数据集既包括不同地区、不同型号车辆的车牌，也包括各种天气、光照条件下的车牌图像。通过深度学习技术，YOLOv5能够自主学习到车牌的特征，并将其用于未来的识别任务中。 车牌定位是确定车牌在图像中的具体位置，这一步骤对于提高整个系统的效率至关重要。字符分割则是将车牌上的每个字符从背景中分离出来，为后续的字符识别做准备。字符识别部分则是利用训练好的模型对分割出的字符进行识别，最终输出车牌号码。 Python语言在开发此次车牌识别系统中起到了关键作用。Python具有丰富的库支持，如OpenCV用于图像处理，Pandas用于数据处理等，使得开发过程更为高效。同时，Python简洁的语法和强大的功能也便于实现复杂的算法和模型。 目前，车牌识别技术的应用范围非常广泛，从车辆进出管理、交通监控到智能停车系统等，都可利用车牌识别技术来提高运行效率。在未来，随着深度学习技术的进一步发展，车牌识别系统将会更加智能、准确和高效，为智能交通管理、智慧城市构建提供有力的技术支持。 基于YOLOv5的深度学习车牌识别系统不仅能够极大提升车牌识别的准确率和效率，而且对于推动交通管理自动化和智能化具有重要意义。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信，未来的车牌识别技术将会更加成熟和普及，为人们的生活带来更多的便利。

CDMA（码分多址）技术是一种广泛应用于无线通信系统的扩频技术，它允许在同一频率信道上多个用户同时进行通信。为了实现有效的通信，CDMA系统使用了伪随机序列来区分不同的用户信号，其中m序列和Gold序列是两种常用的伪随机序列。 m序列，全称为最大长度序列，是一种周期最长的线性反馈移位寄存器序列。它具有良好的自相关性和互相关性，即序列与其自身的相关结果接近于序列长度，而与其他不同序列的相关结果接近于零。这些特性使得m序列特别适合用作扩频码。由于m序列是二进制序列，它的生成器由一组线性反馈位的移位寄存器和反馈多项式组成。m序列的优缺点是实现相对简单，但是序列的数量受限，且当有多个用户同时使用时，容易出现干扰。 Gold序列是由两个线性反馈移位寄存器产生的m序列组合而成的序列。相较于单个m序列，Gold序列有更大的地址空间，也就是说，能够生成更多的不同序列。此外，Gold序列具有三值自相关特性，即除了与自身的相关结果接近序列长度外，与其他Gold序列的相关性结果不是零就是序列长度的一定比例。这使得Gold序列在多用户通信中具有更好的性能。尽管如此，Gold序列的实现复杂度略高于单个m序列。 文中提到的仿真研究主要是对比m序列和Gold序列在不同信噪比（SNR）条件下的误码率。仿真是用Matlab软件来完成的，仿真的目的是为了评估这两种序列在实际通信工程中的性能。仿真结果表明，在低信噪比和中信噪比的情况下，Gold序列的误码率低于m序列。这可能是因为Gold序列具有更多的序列组合和较优的自相关性能。但是在高信噪比条件下，二者的性能相差不大，这说明在信噪比较高的环境中，序列的选择对于通信质量的影响会减小，系统的总体性能更多地依赖于其他因素，如调制解调器的设计等。 当信噪比继续提高时，可以看到m序列和Gold序列的误码率都趋于稳定，这是因为信道噪声对于系统性能的影响已经很有限，系统的误码性能主要由硬件缺陷或其他非噪声因素决定。 文章的研究对于无线通信尤其是CDMA通信系统的工程设计和性能分析具有重要的理论和实际应用价值。通过仿真分析伪随机序列的性能，可以帮助设计者和工程师选择合适的扩频序列，以提高通信系统的性能和容量。同时，对于3G通信和军用雷达等对通信质量要求极高的领域，Gold序列由于其优秀的性能而受到重视，其在这些领域的应用研究值得进一步深入。

毕业论文《校园闲置物品交易网站》探讨了在现代社会背景下，如何利用互联网技术，特别是Java语言和Spring Boot框架，构建一个高效、便捷的在线交易平台，服务于在校大学生，促进校园内部资源的循环利用。这篇论文详细涵盖了从项目背景、需求分析到系统实现的全过程。 一、背景与意义 随着科技的快速发展，互联网已经深入到人们生活的方方面面，尤其在交易领域，网络交易模式因其高效、快捷的特点，被广大用户所接受。在大学校园中，学生群体拥有大量的闲置物品，如书籍、电子产品等，通过线上平台进行交易，不仅可以节约资源，降低浪费，还能增进同学间的交流。因此，建立一个校园闲置物品交易网站，对提升校园生活质量、培养学生的环保意识具有重要意义。 二、论文结构与技术介绍 该论文按照以下结构展开： 1. 摘要：概述了论文的主题，强调了互联网交易的便利性和构建此类系统的价值。 2. 技术介绍：阐述了选用Java语言和Spring Boot框架作为开发工具的原因，它们提供了稳定、灵活的后端开发支持。 3. 需求分析：明确了管理员和用户的需求，如用户管理、商品信息管理、订单处理等。 4. 可行性分析：讨论了项目的实施可行性，包括技术、经济和操作可行性。 5. 功能分析：详细列出了系统的各个功能模块，如首页展示、商品搜索、个人中心、订单管理等。 6. 业务流程分析：描述了交易过程，从商品上架到购买、支付、发货等环节。 7. 数据库设计：介绍了ER图和数据字典，定义了数据模型和实体关系。 8. 数据流图：展示了信息在系统内的流动路径。 9. 详细设计：进一步细化了各模块的具体实现方法。 10. 测试：报告了系统测试结果，确保其功能正常。 11. 总结：对整个项目进行了回顾和评价。 12. 致谢：感谢指导教师和参与者的贡献。 13. 参考文献：列出了引用的资料。 三、系统功能 系统主要分为管理员和用户两个角色。管理员负责管理用户账户、商品分类、商品信息以及系统设置和订单处理。用户则可以浏览商品、管理个人信息、收藏商品和处理订单。前端页面包含了首页展示、商品详情、资讯信息、个人中心等，后台管理则涉及商品管理、订单管理和系统维护。 四、Java语言与Spring Boot框架的应用 Java语言以其跨平台性和强大的类库支持，成为了开发Web应用的首选。Spring Boot简化了Spring框架的配置，使得开发过程更为高效。结合这两者，开发者能够快速搭建出稳定且易于扩展的后端服务。 五、结论 通过本文的研究与实践，成功构建了一个满足校园闲置物品交易需求的在线平台，验证了利用Java语言和Spring Boot框架进行系统开发的可行性和实用性。未来，该系统可进一步优化用户体验，增加更多智能化和社交化的功能，以满足更多样化的需求。 关键词：校园闲置物品交易网站、Java语言、Spring Boot框架

FPGA ARINC 429源码IP Verilog实现支持XILINX与ALTERA系列FPGA芯片技术实现,FPGA ARINC 429源码IP：支持XILINX与ALTERA的Verilog实现,FPGA ARINC 429源码IP FPGA源码IP Verilog源码 支持XILINX ALTERA等 ,FPGA; ARINC 429源码; 3种品牌支持(XILINX、ALTERA); Verilog源码; IP核。,FPGA多厂商支持ARINC 429源码IP与Verilog兼容库