月河打铃仪编辑器，用于编辑D型打铃仪，编辑好了，直接用U盘导出，插入即可。插入后升级。使用方便，值得拥有。

MFC增强型进度条类，功能齐全，类型丰富，应用非常简单

国威-10D-增强型-功能及图分享.pdf

NL2SQL-BERT 内容增强的基于BERT的文本到SQL生成 将数据库设计规则整合到text-to-sql生成中： 我们使用表格单元格和问题字符串的匹配信息来构造一个向量，该向量的长度与问题长度相同。 该问题向量主要提高了WHERE-VALUE推理结果的性能。 因为它注入了将答案单元格及其对应的表头绑定在一起的知识。 如果找到答案单元格，那么我们将找到包含答案单元格的答案列。 我们使用所有表头和问题字符串的匹配信息来构造一个向量，该向量的长度与表头的长度相同。 该头向量主要提高了WHERE-COLUMN推理结果的性能。 要求 python 3.6 记录0.5.3 火炬1.1.0

VB6.0编写的 richtext增强型文本编辑器范例，主要是为 RichText 增加修改字体，打印，查询等功能。当“字体”菜单项被点击时 　　Private Sub mnuFont_Click()显示“字体”对话框，使用指定的方法，CommonDialog 控件能够显示下列对话。将RichTextBox1的属性根据“字体”对话框的变化作相应设置，要改变 RichTextBox 控件中的字体特性，可以使用 　　'SelFontName、SelFontSize 和 SelFontColor 属性。

田春伟，徐勇，费伦克，王俊谦，文杰和罗楠发布的增强型CNN用于图像去噪，已在2019年CAAI Transactions on Intelligence Technology上发表。该方法由Pytorch实施。 ECNDNet的代码由Profillic（为您的项目提供动力的ML模型和代码的最大集合）收集，为 。 此代码使用Pytorch> = 0.4编写。 1.依存关系 pyTorch（> = 0.4） 火炬视觉 适用于Python的openCv 适用于Python的HDF5 Python 2.73 2.测试ECNDNet 如果噪声级别为15，我们将运行以下commod： python test.py --num_of_layers 17 --logdir sigma15 / --test_data Set68 --test_noiseL 15 或python test.py --num_

1986-2020年逐年，中国Landsat 5/7/8 地表反射率数据 通过增强型植被指数EVI波段运算反演得到的数据，分辨率为1km，所用的数据年份和名称为： //landsat5:LANDSAT/LT05/C01/T1_SR 1986-2010 //landsat7:LANDSAT/LE07/C01/T1_SR 2011-2013 //landsat8:LANDSAT/LC08/C01/T1_SR 2014-2020

1986-2020年逐年，中国Landsat 5/7/8 地表反射率数据 通过增强型植被指数EVI波段运算反演得到的数据，分辨率为1km，所用的数据年份和名称为： //landsat5:LANDSAT/LT05/C01/T1_SR 1986-2010 //landsat7:LANDSAT/LE07/C01/T1_SR 2011-2013 //landsat8:LANDSAT/LC08/C01/T1_SR 2014-2020

AL-DIC 是一种快速、并行计算的 DIC 算法，它结合了 Local Subset DIC（快速，并行计算）和基于 FE 的 Global DIC（保证运动学兼容性）的优点。 有关完整详细信息并使用此代码，请引用我们的论文： Yang J.和Bhattacharya，K.Exp.Mech。 （2019）59：187。 https://doi.org/10.1007/s11340-018-00457-0 。 或在以下位置索取全文： https://www.researchgate.net/publication/329456141_Augmented_Lagrangian_Digital_Image_Correlation 代码手册位于： https://www.researchgate.net/publication/344796296_Augmented_Lagrangian_

行人检测在人工智能系统、车辆辅助驾驶系统和智能监控等领域具有重要的应用，是当前的研究热点.针对HOG特征不明显、支持向量机（SVM）分类器计算复杂度高，导致识别率低和检测速度慢的问题，本文提出了一种改进的基于增强型HOG的行人检测算法.该算法首先预处理原始图像并提取其HOG特征，然后增强该特征生成增强型HOG，经XGBoost分类器进行行人检测.在INRIA数据集上进行测试，实验结果表明所提算法识别率高达95.49%，有效地提高了行人检测性能.