DMM通过增加USDK作为支持的mToken提案

DeFi协议DMM增加USDK支持：mToken将获APY
最新推荐文章于 2022-12-14 18:09:40 发布
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原文链接：https://www.tuoluocaijing.cn/kuaixun/detail-147232.html

去中心化自治组织DMMDAO宣布，USDK成为新加入的mToken类型，将于12月16日起为USDK持有者提供APY收益。详情参阅：[文章链接](https://www.tuoluocaijing.cn/kuaixun/detail-147232.html) 获取更多信息。
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游戏大厂SDK接入全流程大白话指南——附详细案例
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09-05 1330
《游戏大厂SDK接入全流程指南》摘要： 本文系统讲解游戏SDK接入全流程，涵盖基础概念、功能模块、技术对接与项目管理要点。核心内容包括：SDK的定义与必要性（合规登录、支付等必备功能）、主流模块解析（登录/支付/实名等）、完整12步接入流程（从商务对接到上线运营）。重点技术环节涉及Unity/原生环境配置、各模块API集成、权限与合规处理，并以腾讯SDK为例演示实操步骤。同时提供联调测试方法、常见避坑指南及项目管理建议，帮助开发团队高效完成SDK接入，确保游戏合规上线。全文采用白话讲解，兼顾技术深度与实操性
Python实现 通过RS232 SCPI 命令控制Tektronix DMM4050
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关于3DMM的思考
landing_guy_的博客
12-08 3343
是对论文A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces的一些理解与思考
3DMM及eos人脸重建
zhaishengfu的专栏
12-12 8313
3DMM是什么？ 3DMM是一种人脸形状和外观的统计模型, 全称是3D Morphable Face Model, 即可变性人脸模型. 首先利用高精度一起扫描多组人脸3D数据, 并进行对齐. 之后利用PCA从这些三维形状和颜色数据中得到更低维的子空间.可变性体现在可以在这些PCA子空间进行组合变形, 将一个人脸的特性转移到另外一个人脸, 或者生成新的人脸. 脸部PCA模型 2DMM本质是对对齐之后...
3DMM配置
物理小乾乾
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本文参考自：https://blog.youkuaiyun.com/tan_chi_she/article/details/728717641. 环境准备 1.1在github上用git命令下载源码，源码地址如下https://github.com/patrikhuber/eos。也可在用命令直接下载，如下所示： git clone –recursive https://github.com/patrikhub
​单张图像三维人脸重建必备入门face3d—3DMM
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本次的例子是将pipeline生成的图片作用于3DMM，重新拟合成新的图片。
Neural3DMM与螺旋卷积
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【技术综述】基于3DMM的三维人脸重建技术总结
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DMM6500说明书 使用手册
03-19
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5. **评估与改进**：通过对重建结果与真实图像的比较，评估模型的性能，并可能需要调整模型参数或增加训练数据以提高准确性。 3DMM_data.zip中的3dmm_data文件可能包含多种格式的数据，如图像序列、3D点云、参数...
数据管理成熟度（DMM）模型.pdf
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DMM-4070.rar_DMM_DMM 万用表_DMM4070电压卡_万用表_六位半
07-15
此外，DMM4070还支持自动量程功能，可根据被测信号自动选择最佳量程，简化操作，提高工作效率。 “DMM_万用表”和“dmm4070电压卡”的标签，突出了这款产品的核心价值——多功能性和电压测量能力的卓越性。万用表一...
DMM6500-FRP-v1.7.7_DMM6500-FRP-V1.7.7.zip
05-23
DMM6500万用表作为一款高效的测量工具，其固件升级对于保证设备最佳性能和稳定性起着举足轻重的作用。升级包"DMM6500-FRP-v1.7.7_DMM6500-FRP-V1.7.7.zip"的发布，标志着DMM6500向更先进、更稳定的未来迈进了一步。 ...
基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）
12-03
本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。 系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。 工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。 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！
【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
12-03
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-03
内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
DMM环境中的IP组播监听器支持策略
"DMM环境中IP组播监听器的支持解决方案" 在移动通信领域，随着用户需求的不断增长，传统的集中式移动性管理（CMM）系统面临诸多挑战，如单点故障、非最优路由和可扩展性问题。为了解决这些问题，学术界和标准化组织...
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