盘点全球令人惊叹的怪异发明

本文介绍了一系列创新发明,包括一位澳大利亚发明家用50万伏特电力演绎雕塑“思想者”;日本研发的辅助体力劳动的“附体”机器人;以及各种奇思妙想如卫生纸卷筒头戴装置、自动洗狗机、“飞天车”、意念控制轮椅和漏斗眼镜。

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澳大利亚的一位大胆的发明家身穿自制的绝缘服,让50万伏电压穿过他的身体,并且做 出了著名雕塑“思想者”的姿态,形成震惊的电击“思想者”。

 

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“附体”机器人 日本研究人员成功发明了一种帮助人们从事体力劳动的特殊服装。穿上这种由电子机 械设备组装而成的“衣服”,人在劳动时仿佛多了一个机器人帮手,就像在人体上附上了一个机器人。    

 

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“鲁班车” 2010年3月19日,江西男子徐全龙骑着自己自制的木制三轮车行走北京街头,引来 众人的围观。徐全龙当过3年的木匠,自称这辆木制三轮车为“鲁班车”。此次来京是准备联系研究古文献的教授,让业内人士鉴定自制的这些作品是否符合史料记 载。    

 

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卫生纸卷筒纸架 2009年6月,发明家川上贤司在日本东京演示安装在使用者头上的卷筒纸架。    

 

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自动洗狗机 31岁的法国人罗曼·雅里发明了一种自动洗狗机。这种机器类似一个迷你洗车房,主人 只需选定洗涤方式和宠物狗的大小尺寸,按下“开始键”后机器就会自动完成浸湿、冲洗和烘干等一系列过程。根据狗的大小费用也不同,小狗只需13英镑,中等 大小的狗狗要22英镑,体型较大的狗狗则要花31英镑。此外,猫也可以使用这款机器。    

 

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“飞天车” 2009年4月27日,技术人员在荷兰试飞“飞天车”。这种由荷兰设计师研制的“飞 天车”既可以作为汽车在地面上行驶,也可以像小飞机飞行。  

 

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意念轮椅 2009年4月西班牙科学家研制出一部可以用人的意念来操作的轮椅。“意念轮椅”上装 备着一部电脑,通过连接着轮椅的激光扫描仪,周围环境将会以三维图像的形式出在电脑的显示屏上。使用者只要对着屏幕上想去的地方集中精力,头上的电极头盔 就能将其想法“翻译”给轮椅,最后将使用者送到目的地。    

 

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漏斗眼镜 2009年6月,川上贤司在日本东京演示能帮助使用者滴眼药水的漏斗眼镜。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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