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将bin文件转化为数组文件。使用 方法：将你要转化的bin文件改为test.bin，然后再dos下运行，生成相应的c文件。 -The bin file into an array of files

地球潮汐改正模型，可用于精密单点定位（precise point positioning）-The Earth tidal correction model can be used for precise point positioning (precise point positioning)

单元格为负载平衡在无线 Lan 中的呼吸技巧 摘要 网络超载是无线局域网 (Wlan) 的主要挑战之一。当访问点 (Ap) 的负载平衡的通常被实现这一目标。最近关于业务 Wlan，显示 AP 负载往往是不均匀分布的研究。为了纠正这种过载，提出了几种负载平衡方案。这些方法通常是用于控制用户-AP 协会需要专有的软件或硬件在用户身边。在本文中我们提出新的负载平衡方法控制大小的 WLAN 的单元格 （即，AP 的覆盖范围），这在概念上类似呼吸在蜂窝网络中的单元格。此方法不需要对用户既不 IEEE 802.11 标准的任何修改。它只需要动态地改变传输功率的 AP 信标消息的能力。我们发展一套的多项式时间算法，找到最佳的灯塔尽量减少最拥挤 AP 的负载的电源设置。我们还考虑全网络最小-最大负载平衡的问题。模拟结果显示所提出的方法的性能相当于或优于现有的最佳协会基于方法。

一个演示通过Hook监控鼠标键盘的例子.-a demonstration by Hook monitor mouse and keyboard example.

H263网络视频 EVC的源代码 希望大家交流讨论，不是我写的-H.263 Video EVC hope that the source code for the exchange of discussion, I did not write

实现程序控制的关机和重启操作-To achieve control of the shutdown and restart operations

通过普通的电话上网-through the regular telephone line

人脸朝向识别是人脸应用研究中重要的一步，在众多研究领域中，人脸朝向识别是模式识别中一个无法回避的问题。本文针对此问题，建立了基于人工神经网络的人脸朝向识别模型。首先，采用基于边缘检测Sobel算子的人脸特征向量提取，把图像转换为6行8列像素值，实现了人脸识别的特征提取，作为神经网络的输入。然后根据实际情况，考虑到误差因素，我们创建一个3层的BP神经网络，输入层8个神经元，输出层3个神经元，中间层17个神经元。选取50张人脸图像中的前30张，作为神经网络的训练样本，通过长达11分钟的训练，我们得到了比较好的网络。接着，把训练好的神经网络用于测试剩余的20张人脸图像，输出的朝向结果与输入的朝向结果完全一致，识别率100%。在0.01的学习率，虽然识别率很高，但大大延长了网络的训练时间。因此，我们觉得有必要建立一种训练时间和训练效果都较好的神经网络模型。参照模型一，我们接着又建立了基于BP神经网络模型相比，不仅大大缩短了训练时间（缩短为100%。因此，针对人脸朝向识别的问题，