6688.COM CEO 王峻涛致贺洪涛软件成立

祝贺洪涛科技开张
最新推荐文章于 2008-06-16 20:51:00 发布
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6688.com CEO王峻涛祝贺洪涛科技开业，并对其在软件和网络产业的发展寄予厚望。
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6688.com CEO 王峻涛：
祝贺洪涛科技开张。相信红超在软件和网络产业的丰富经验、深厚功底和广泛人脉，一定能得到长足的发挥。我们都支持你！

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红蜘蛛多媒体教学软件500用户破解版。多媒体教室很好用的软件 安装中需要注意的事项： 1. 安装的时候，如果点击安装程序SETUP.EXE后没有任何反应， 请尝试重新启动操作系统、暂时关闭防火墙程序、 暂时关闭查杀病毒软件、或者卸载QQ地址栏搜索工具等。 如果还是不行，请进入操作系统的安全模式，运行SETUP.EXE开始安装过程， 直到安装过程结束，或者安装程序提示你重新启动电脑。 然后，重新启动电脑进入正常模式即可。 2. 安装的时候，如果安装界面长时间没有响应， 特别是在卸载旧版本的时候，请尝试暂时关闭防火墙程序 或者暂时停止其保护功能。 3. 安装步骤： 1. 教师机：运行安装包里的SETUP.EXE，按提示选择“安装教师机/管理机”。 2. 学生机：将安装包共享或复制到学生机上，运行SETUP.EXE，按提示选择“安装学生机”。 安装结束启动程序时，请首先确保设置防火墙程序以允许我们的程序访问网络。 4. 如果安装后发现程序无法启动，到安装目录下手工启动RSagent.exe程序也没有任何反应， 则请先查杀一下系统上是否感染了“AV终结者”病毒，因为该病毒会劫持这个程序导致无法使用。 5. 如果学生端程序不能正常启动，或者当鼠标移到系统托盘区学生端程序图标上，该图标自动消失的话， 可以先检查一下系统“服务”里的“Application Checker for Windows”项是否正确设置和启动。 因为某些机房管理类软件或安全类软件可能禁止了其他服务进程的执行。 6. 如果要“网络影院”功能支持RM/RMVB格式视频流的网络播放，还需要在所有电脑上 安装RealPlayer/RealOne Player或者Real Alternative软件，以便进行正确解码。 7. 如果进行教学广播、学生示范时，其他学生机上只看到黑屏锁定状态，看不到屏幕画面时， 请进入“功能菜单”下的《使用教程》，找到其中“解决教师演示时学生机屏幕上显示黑屏状态、 无图像的问题”一节，按此说明应该就可以找到问题原因。 8. 进行3DMAX软件演示时，如果学生机上无法看到三维窗口的画面， 请在3DMAX的程序组中找到Change Graphics Mode，设置为“SOFTWARE”方式即可。 9. 如果安装软件后发现Pro/E等绘图或三维软件不可使用、或者无法广播其窗口画面， 可以找到这个文件：windows\system32\drivers\3kmirror.sys，删除之， 然后重新启动电脑后即可使用。 10.如果教学演示的内容是DVD、含视频内容的多媒体课件等“网络影院”无法支持的格式时， 可以同时启动“教师演示”和“语音广播”功能实现这些视频内容的广播教学。 注意广播时选择“较好”或“一般”的画面质量会得到更加流畅的刷新速度，而传输声音时 也需要参照帮助文档中的“如何正确设置语音教学中需要的录音控制选项？”进行正确设置。
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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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