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基于LoRa终端平台（STM8L151C8T6和SX1278）和Contiki系统，开发了点对点通信系统：通过评估软件，LoRa终端从PC接收数据，可以远程发送给另外的LoRa终端。

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人脸检测作为物体检测问题的一个特例,长期以来一直备受关注,已经开始广泛应用到全新人机界面、基于内容的检索、基于目标的视频压缩、数字视频处理、视觉监测等许多领域。 本论文研究的是如何准确地在复杂背景的灰度或彩色图像中测人脸,同时验证了结合肤色等多种信息融合的方法是提高检测速度的有效途径之一。利用目前较为流行的AdaBoost算法的一个改进算法——Gentle AdaBoost算法,设计实现了以这个算法为核心的快速人脸检测系统,系统分训练和检测两部分,训练的最终目的就是得到一多层分类器结构,人脸检测的效率和检测速度在很大程度上是由这种结构形式决定的。通过一系列的比较得出样本选取、特征选取、核心算法

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假设以如下说明的三元组 (F、C、L/R) 序列输入一棵二叉树的诸边(其中 F 表示双亲结点的标识，C 表示孩子结点标识，L/R 表示 C 为 F 的左孩子或右孩子)，且在输入的三元组序列中，C 是按层次顺序出现的。设结点的标识是字符类型。F=‘＾’时 C 为根结点标识，若 C 亦为‘＾’，则表示输入结束。试编写算法，由输入的三元组序列建立二叉树的二叉链表,并以中序序列输出。^AL ABL ACR BDL CEL CFR DGR FHL ^^L

CVPR2018的oral论文合集，Oral一共有68篇，受上传文件大小限制，分成part1和part2压缩文件。Oral论文是CVPR中最优质的论文，best paper/honorable mention什么的都在oral里面。我花了很多工夫整理出来，来分享给各位CVer。还有少数几篇论文暂时没公开，所以只找出64篇。还有一点要说明：该文档仅作交流学习用处，不能当作商业用途。

本教程是基于视觉助手 2012 版创作的。因此附件中的脚本请考虑使用视觉助手 2012 版的打开或更高版本的如 2013 版打开。以作者几年的工作经验来看，视觉助手最近几年的 版本功能上差不太多。因此本教程可以适用于前面的旧版本，如 8.6、2009、2010、2011， 也可以适用于后面的新版本，如 2012、2013 版。本教程的部分理论知识翻译于 NI 视觉概念手册。如果需要查看相关的英文原著，可以 参考 NI 视觉概念手册（注意其中也有不少错误）。教程中相关原实例、应用方案，均源于作者多年工作中遇到的实际应用项目，具有一定 的参考价值。也许您会遇到某个相同的项目，如果能做成，那您的回报，将远远大于本书的 投入，因此本书是物有所值的。本教程最后一章与 LabVIEW 混合编程，因为包含了一些第三方的硬件在其中，并没有 就第三方硬件的动态链接库函数进行详细的说明，只是对如何调用这些函数进行了一些方法 上的说明。因为我们遇到的硬件可能会有很多种，不可能每种硬件的方法都拿来解释清楚， 希望大家能够学会举一反三。NI Vision 工具包里还包含了许多其它的函数，如各种训练函数，如模式匹配、OCR 训练， 或者一些辅助的功能函数，如环形耙子等。这些函数，在您学会了视觉助手后，并且能利用 视觉助手生成 VI 编写一定的图像处理软件时，回过头再来了解这些函数时，将变得非常简 单。因此建立读者从视觉助手开始，学习一些最常用的图像处理方式方法后，再去深入了解 一些其它的有帮助的方法，这样对于您的帮助可能是巨大的。NI 提供视觉助手的目的，也 是在于帮助工程人员能够快速的解决测试测量任务，而不是花大量的时间用于编写代码上。

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