ESP人专柜 该存储库包含一个程序（例如，使用Arduino IDE在ESP32上进行刷新），该程序允许创建一个传感器，该传感器能够检测进出房间的人员。 它可以使用ST Microelectronics的VL53L1X传感器工作。 然后，通过MQTT协议共享通道检测，并直接在其他平台（例如，家庭助理）上查看房间中的人数（请参阅专用文件，以实现家庭助理中的流畅集成）。 算法背后的想法 该代码包含对程序 （由ST Microelectronics开发）的改编，该程序使用的。 使用的库来自SparkFun，是为而制成，但是相同的代码也可以与一起使用。 该传感器使用对人眼安全的不可见激光脉冲的飞行时间（ToF）来测量绝对距离，而与环境照明条件和目标特性（例如颜色，形状和纹理）无关（尽管这些都会影响最大范围）。 当传感器读取的距离os小于相应的阈值时，在某个区域中检测到某些东西。 对人计数的主

实时社交 使用OpenCV中的实时视频流/ IP摄像机实时进行社交疏离。 这是对（ ）的改进/修改。 请参考添加的。 输出量 输出量 用例：实时计算商店/建筑物/大型购物中心等中的人数。 如果人们超出了社交距离限制，则向员工发送警报。 优化实时流以获得更好的性能（带有线程）。 充当解决COVID-19的措施。 目录 简单理论 对象检测： 我们将使用在COCO数据集上受过训练的YOLOv3进行物体检测。 通常，单级检测器（如YOLO）往往不如两级检测器（R-CNN）准确，但速度要快得多。 YOLO将对象检测视为回归问题，获取给定的输入图像，并同时学习边界框坐标和相应的类标签

预测一个人是否会离开组织。 file/opensearch/documents/92838/hr_analytics.csv

Committee on Developments in the Science of Learning with additional material from the Committee on Learning Research and Educational Practice,National Research Council ISBN: 0-309-50145-8, 385 pages, 7 x 10, (2000)

中文命名实体识别数据集

运行该项目的模型训练和模型预测脚本需要准备BERT中文版的模型数据，下载网址为： 。   利用笔者自己收集的3881个样本，对人物关系抽取进行尝试。人物关系共分为14类，如下： { "unknown": 0, "夫妻": 1, "父母": 2, "兄弟姐妹": 3, "上下级": 4, "师生": 5, "好友": 6, "同学": 7, "合作": 8, "同人": 9, "情侣": 10, "祖孙": 11, "同门": 12, "亲戚": 13 }   人物关系类别频数分布条形图如下：   模型结构： BERT + 双向GRU + Attention + FC   模型训练效果： # 训练集(train), loss: 0.0260, acc: 0.9941 # 最终测试集(test), loss: 0.9505, acc:

Relationship Skills; Personal Skills; Business Skills;

TI IWR1642雷达串口数据解析C++代码。 本文毕设一部分，有C++基础的可以借鉴。只提供一个CPP文件

ros开源社区上的一个人脸识别包的详尽使用教程，来自淮阴工学院Rima机器人团队。 http://robotics.hyit.edu.cn/cn/

雷达气象学的历史人物、技术和理论