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机器人标定,基于POE公式的机器人几何参数标定(Robot calibration, calibration of robot geometric parameters based on POE formula)

可以实现图片立体式展示，并且支持鼠标滑动滚动操作(It can realize stereoscopic display of pictures and support mouse sliding and scrolling operation.)

说明：  ARIMA做股票预测，效果亲测可以用，效果挺好(ARIMA do stock forecast, the effect pro - test can be used)

说明：  这是一个恒虚警的均值类算法仿真，可以在matlab上仿真出来(this is a simulation of the ca-cfar,it can help you learn the theory of the ca-cfar)

This is a very interesting jQuery mosaic effect focus map plug-in. The mosaic effect appears when the picture is switched

导航类综述性文章，包括MEMS微型惯导综述，单兵自主导航技术等，以及视觉导航综述(Navigation review articles, including MEMS micro-inertial review, individual autonomous navigation technology, and visual navigation overview)

说明：  MELPe fixed point 2400/1200bps

校园网网络组建方案 1、采用双核心技术，不但可以起到让设备进行冗余备份，而且还可以进行中心数据通信负载均衡，有效减轻中心设备减清负荷，保证核心层的稳定性和可靠性； 2、四个汇聚层到核心采用链路全冗余，汇聚层之间单独再加一条链路，使得各个汇聚层之间的访问在汇聚层终结； 3、网络核心、楼宇汇聚和接入产品都具有病毒防范、拒绝DDOS攻击和防扫描等安全功能，不但在不同的网络环境下都能做到快速有效的控制，而且也可以应对突发性的安全的事件，确保了网络的稳定运行； 4、校园网的信息点覆盖整个校园，教室、办公室和宿舍等地方都是十分开放的，很多人都可以自由出入这些地方，任何一个人都可以利用这些地方的信息点，通过便携连接到学校办公内部网，这将对校园网造成巨大安全隐患。全网接入采用统一认证技术，保证了只有合法授权的用户才能使用内部或外部网络，而且还能对网络的使用情况进行了审计； 网络需求分析 网络业务分析 本次方案要求在铜缆、光纤的物理线路之上，用一套设备实现三套逻辑网络交换平台，实现三层路由交换机制，作为校园业务应用承载体系，并通过一定的带宽控制和Qos策略保证各网络平台的足够带宽。 网络流量分析(err)

说明：  可以进行智能驾驶汽车的元胞自动机模拟，提供了完整的代码，可以修改(Cellular-Automaton-for-self-drive-master)

提出了一种自动构造特定领域本体的方法，该方法应用术语抽取和多重聚类技术。在术语抽取阶段，通过术语在专业语料与背景语料中出现概率的对比，采用LLR公式对术语进行评分，取得了更好的抽取效果。在层级关系发现过程中，采用上下文共现信息结合HowNet中词语的语义相似度，进行术语间相似度度量，力求获得术语间最合理的相关状况。同时改进了k-medoids聚类算法，更准确地发现术语的层级关系，进而构造出特定领域的本体。(This paper presents an approach to mining domain-dependent ontologies using term extraction and relationship discovery technology.There are two main innovations in the approach. One is extracting terms using log-likelihood ratio, which is based on the contrastive probabilityofterm occurrence in domain corpus and background corpus. The other is fusing together information from multiple knowledge sources as evidencesfor discovering particular semantic relationships among terms. In the experiment, traditional k-mediods algorithm is improved for multi-levelclustering. The approach to produce an ontology for the domain of computer science is applied and promising results are obtained.)