随着计算机技术的发展,深度学习领域对图像数据集的要求越来越高.当无法构建大规模图像数据集时,一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率.在对图像数据集进行标注时,往往需要多次核对数据集中的标签名称是否正确,且标签名称与标注物是否一一对应,并需要花费大量时间对图像数据集进行标注核对,费时费力.因此,该文基于Django框架设计并开发了LabelMe标注核对系统.结合OpenCV图像处理技术,采用Django网页开发框架、Bootstrap响应式网页开发技术、Python语言和MTV的设计模式
随着数据挖掘技术在教育领域的深入应用,使得成绩预测成为改进教学质量的重要手段之一.对学生进行成绩预测,可以督促学生提高学习效率以及鞭策教师改进教学质量,更好地完善教学,达到最佳效果.但在目前研究中,虽然对成绩预测应用已十分广泛,但是多是基于学生全部成绩对某门课程成绩的预测,忽略了成绩预测的时效性.因此提出基于多元线性回归方法构建一年级成绩预测毕业成绩的预测模型.以某学校计算机应用专业的学生课程成绩为研究对象,构建相应的多元线性回归预测模型.通过大量实验以及检验证明,利用一年级成绩预测毕业成绩可行,并且构建
雷达通信一体化是指利用一个发射平台发射同一频段的调制信号,同时实现雷达与通信功能.从通信角度看,雷达与通信信号融合可以缓解频谱资源紧缺的压力,因为有限的频谱资源已经成为5G、6G通信技术发展中需要面对的关键问题.从雷达角度看,雷达与通信信号波形融合可以减小雷达电子设备体积,降低电磁干扰,提高电路集成度,这正是下一代雷达设计需要解决的难题.此外,雷达与通信信号融合可以解决雷达与通信在应用中对频谱资源的竞争问题,提高频谱资源利用效率及信息交互效率.全面梳理了雷达通信一体化调制技术,提出了在不同的雷达通信一体化