中国之声《国学堂》试听下载

本博客提供2008年12月至2009年2月期间每周六中医主题及每周日美文主题的音频资料下载链接,通过特定播放器获取资源。
  2008-12-06 始,每周六:中医太美; 每周日:文字太美
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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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!
### 关于宗成庆教授在中国科学院大学自然语言处理课程及相关资源 中国科学院大学(简称科大)的宗成庆教授在自然语言处理领域有着丰富的教学经验和研究成果。其讲授的内容涵盖了广泛的理论和技术应用,包括但不限于噪与冗余词的识别与过滤、实体名词识别和翻译以及语序调整等问题[^2]。 #### 主要研究方向 - **噪与冗余词处理**:探讨如何有效去除文本中的干扰因素,提高模型训练效率。 - **实体名词识别**:专注于自动提取文档内的专有名词和其他重要概念。 - **跨语言信息检索**:涉及不同语言之间的转换机制及其优化策略。 #### 推荐教材 对于希望深入了解该学科的学生来说,《统计自然语言处理》是一本非常有价值的参考资料。此书由宗成庆编著,全面介绍了现代NLP技术背后的概率论基础,并通过具体实例帮助读者理解抽象的概念。 #### 在线学习平台 除了官方出版物外,在网络上也可以找到许多基于这门课件制作的教学视频和笔记分享。例如,“学堂在线”网站提供了完整的《自然语言处理导论》系列讲座链接,适合自学爱好者随时观看学习。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_resources(keyword): url = f"https://www.xuetangx.com/search?query={keyword}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') results = [] for item in soup.select('.course-item'): title = item.find('h3').get_text(strip=True) link = "https:" + item['href'] description = item.p.get_text(strip=True)[:100]+"..." result = { "title": title, "link": link, "description": description } results.append(result) return results[:5] search_results = search_resources("宗成庆 自然语言处理") for i, res in enumerate(search_results, start=1): print(f"{i}. [{res['title']}]({res['link']}): {res['description']}") ```
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