辐射定标和大气校正方法（envi5.1）

多分类支持向量机，SVM

在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

（内含源程序，原理图及PCB源文件，视频讲解，仿真，元件清单，开题报告，参考论文等--课设必下）

对文章进行扫描并分析，检查是否存在敏感词汇并报告出现次数。 使用图形用户界面实现。 任意选择一个文本文件，分析该文件，如果存在敏感词汇，报告每个词出现的次数。敏感词汇保存在sentive.txt 文件中，每个词占一行，至少设置30个敏感词汇。系统中可以增加、删除、修改敏感词汇。

该排课系统是在vs2008下用c#编写的，能实现自动排课，而且能自动检测冲突，系统自带数据库，针对中小学排课有一定的智能性！~

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STM32的DS18B20数字温度传感器程序，亲测可用。内有详细注释和说明文档，很好的参考资料。

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深度学习在强化学习方面的应用所产生的深度强化学习取得快速发展。如何解释深度强化学习优势产生的原因是理解技术的基本方法。强化学习的问题ntel ab数据&智能实验室Agentstate rewardS,||R+=PS=1=8:8:1anR,+1, Environment5o,A0,B1,S1,41,,S2,A2,R3东南大学数据与智能实验室(D& nte lab)强化学习算法的基本范式ntel ab数据&智能实验室Generalized Policy Iteration1. Policy Iteration2. Value iterationevaluationTTU,丌率丌~ greedy(Vdyugreimprovement1. Policy Evaluation博弈2. Policy Improvement1.策略评价逼近策略价值2.策略提高远离策略价值Elements of rlntel ab数据&智能实验室o Policy Valuation Oriented MethodsModel-based or free estimationExp ion or Exploit0 nl ine or0千f|ineExpans ion and Backup Operation(q*)maxnax东南大学数据与智能实验室(D& Inte lab)Position of rlntel ab数据&智能实验室Long short TermPixeICNNPixeIRNNMemory(LSTM)ConvolutionNetworks withFully ConnectedNeural NetworkAutoregressiveNetworkMemoryNetwork(CNN)(FCN)StochasticGradientSecond OrderEarth Mover DistanceDescent (SGD)Algorithms(EMD)NetworksyRt+k+1 St=s, At=ak=0