科技交流英语(2022秋)Unit 4 test

该课程由电子科技大学的教师团队授课,旨在提升工程技术人员的英语交流能力,特别是如何清晰、简洁地传递技术信息。课程内容涵盖了定义、描写、解释、报告和阐释等技能,并通过实例——LED智能拖鞋来展示。LED智能拖鞋在黑暗环境中能自动亮起,方便夜间行动,不打扰他人休息,是科技与日常生活的创新结合。

科技交流英语(2022秋)Unit 4 test

简介

由电子科技大学组织开设,授课教师为李京南、庞慧、刘兆林等5位老师。

课程介绍

英语广泛用于工程技术领域的国际交流。如何使用简洁的语言清楚地传递信息是工程师在国际舞台上常常面临的问题。本课程讲解交流中需要考虑的要素及语言选择的策略要点,培养用英语进行定义、描写、解释、报告、阐释的能力,帮助工程技术人员灵活运用已有英语语言知识和技能,快速进行准确得体的口头和书面交流。

开课时间:2022-07-25 至2023-01-09

选择题

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主观题

Choose one of the ten un-useless inventions (Chindogu inventions) from the attached file, and write a short report to introduce the invention. Make sure that your report

  1. contains the reasonablly detailed information about the invetion–its appearance, structure, function, etc.
  2. has a complete structure with an appropriate introduction and a powerful ending.

我的答案:

Many people face this problem when they get up at night: it’s hard to see things in the house without turning on the lights, it’s too blinding, and it’s too cumbersome to switch on and off multiple rooms to get out of the bedroom. LED slippers can solve this problem. LED slippers are not very different from normal slippers, except that there is an LED light at the front of the slippers. LED slipper consists of slipper, LED and battery. The LED slippers will automatically light up when we put them on, so that we can walk around in dark places at night without turning on the lights and disturbing others’ rest. When removed, the LED light will automatically go off. With LED slippers, we can go to the bathroom without disturbing sleeping people.

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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