汇集世界上出名的各种标志图型和说明。

麻省理工大学生物系列《蛋白质标志、分解机制与人类疾病》pdf电子教案。

，系统全面介绍了平面设计的相关知识，具体包含平面、色彩、立体、字体、标志、包装、CI设计等七章内容。

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《语言学概论》电子教案。主要讲解语言的社会功能、符号系统、语音、语法以及语言的发展等内容，附相关知识点图片素材： 第1章 语言的社会功能 第2章 语言是符号系统 第3章 语音 第4章 语法 第5章 词义 第6章 文字和书面语 第7章 语言随着社会的发展而发展 第8章 语言的接触 第9章 语言系统的发展

第一章 商标标志的概念与功能 第二章 文字类商标标志（介绍文字类商标的种类及其这些种类的设计形式） 第三章 标志设计的设计技法 第四章 图形类商标标志 第五章 商标标志的规范化制作（介绍标志的规范制作、标志设计的构思手法、商标设计的原则） 第六章 标志设计流程 第七章 标志设计中象征形象的运用 第八章 商标标志的色彩与规范化制作

【教学内容】 讲解HTML基本标志对和格式标志 【教学目的】 使学生标志对与格式标志对的使用 【教学重点】 格式标志的使用 【教学难点】 列表标志的使用 【教学方式】 讨论式、案例分析式、练习式相结合

安全标志 消防标志 危化品标志 环保标志 职业危害标志 工业管道标志 其他标志

第一节 免疫细胞的分离 一、 外周血单个核细胞分离 二、 淋巴细胞的分离 三、 T细胞和B细胞的分离 四、 T细胞亚群的分离 第二节 淋巴细胞标志及亚群分类 一、 Ｔ细胞表面标志及亚群 二、 B细胞表面标志 三、 NK细胞表面标志 第三节 其他的免疫细胞 第四节 免疫细胞表面标志的检测及应用 一、 免疫细胞表面标志的检测方法 二、 淋巴细胞表面标志检测的临床意义 思考题 小结

针对弱光照条件下交通标志易发生漏检和定位不准的问题，本文提出了增强YOLOv3（You only look once）检测算法，一种实时自适应图像增强与优化YOLOv3网络结合的交通标志检测与识别方法。首先构建了大型复杂光照中国交通标志数据集；然后针对复杂的弱光照图像提出自适应增强算法，通过调整图像亮度和对比度强化交通标志与背景之间的差异；最后采用YOLOv3网络框架检测交通标志。为了降低先验锚点框设置精度以及图像中背景与前景比例严重失衡对检测精度造成的影响，优化了先验锚点框聚类算法和网络的损失函数。对比实验结果表明，在实时性大致相当的情况下，本文提出的增强YOLOv3检测算法较标准YOLOv3算法对交通标志有更高的回归精度和置信度，召回率和准确率分别提高0.96%和0.48%