哔哩哔哩有演示视频-目标检测 原创拍摄 FOD(Foreign Object Debris)泛指可能损伤航空器或系统的某种外来的物质，常称为跑道异物。FOD的种类相当多，如飞机和发动机连接件(螺帽、螺钉、垫圈、保险丝等)、机械工具、飞行物品(钉子、私人证件、钢笔、铅笔等)、野生动物、树叶、石头和沙子、道面材料、木块、塑料或聚乙烯材料、纸制品、运行区的冰碴等等。 https://www.bilibili.com/video/BV1Qr4y1n7ML/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=f038fae2eb026cbbe5b42dec789fea76

国家标准《智能建筑设计标准GB/T50314-2006》对机场航站楼智能化系统的设计做了全面的规定，要求航站楼智能化系统设计内容主要包括六大部分：1)智能化集成系统； 　　2)信息设施系统；3)信息化应用系统；4)建筑设备管理系统(建筑设备监控系统)；5)公共安全系统；6)机房工程。

预测航空公司延误 使用Hadoop通过2007年和2008年的数据预测奥黑尔机场的航班延误。使用Pig脚本，构建了一个特征矩阵，通过该矩阵我们可以训练和预测航空公司的延误，准确度约为80％ 项目详情 建立了一个预测航空公司延误的模型，准确度约为80％ 将航空公司数据集与UCI Repo的740万飞行记录一起使用 利用Pydoop实现MapReduce以构建特征矩阵 使用Pig脚本生成功能 使用Python，Scikit-Learn，Pig，Hadoop，HDFS，AWS EMR，IPython构建 技术指标 Python 2.7 Hadoop 2.7.3 Scikit学习 大熊猫 线性回

数字图像处理可以分为确定性的分析方法和统计的方法。如果我们要采用统计的方法分析处理图像，就要对图像建立相应的数学模型。马尔可夫随机场(MRF)是以其局部特性为特征的，而图像中的各个点不是相互独立的，相邻的点也会相互影响，我们可以将这种特性作为先验知识，这种先验知识可以利用MRF进行描述。所以我们选择MRF模型。

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该机场售票系统，采用了ASP.NET技术开发，语言是C#，后台采用了sqlserver数据库开发。实现了售票的基本功能。

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