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华中农业大学:《食品化学与分析 Food Chemistry and Analysis》课程教学资源(教材)第十章 食品添加剂
文档格式:PDF 文档大小:684.37KB 文档页数:41
食品添加剂(food additives)通常是人们为了改善食品质量和保持或提高 营养价值,在食品加工或贮藏过程中添加的少量天然或合成的物质,例如增强营 养,改善色、香、味或质地,方便加工,延长货架期,使消费者更容易接受。它 们具有某些特定的功能,既可以是单一成分,也可以是混合物。这些物质首先必 须是有益的和安全的,而且是受消费者欢迎的物质
对日本国相关研究论文(十二篇)
文档格式:PDF 文档大小:2.43MB 文档页数:96
论美国东亚经济一体化战略的调整与日本的战略响应、日本主权债务问题探析、日本旅游目的地管理组织体系分析、日本渔船保险制度研究及启示、中日保健食品安全监管问题的比较法研究、论日本表演者权内容的演变、日本中央政府高级公务员考核研究及其启示、从日本历史教科书的审定和修改看政府战争史观之变迁、“超然主义”:近代日本政治的底流、军部操控与日本国家战略的失败、山崎丰子笔下的中国东北日本遗孤——以《大地之子》为中心、殖民生态视角下林芙美子的森林情怀
《信息系统安全原理》课程教学资源(PPT课件)第三章 信息系统隔离技术
文档格式:PPT 文档大小:650.5KB 文档页数:82
▪ 3.1 数据过滤技术 ▪ 3.2 网络地址转换 ▪ 3.3 代理技术 ▪ 3.4 网络防火墙 ▪ 3.5 网络的物理隔离技术 ▪ 3.6 计算机系统的电磁防护
《化学分析》课程教学资源(PPT电子课件讲稿)第四章 非水水酸碱滴定法
文档格式:PPT 文档大小:416KB 文档页数:26
第四章 非水水酸碱滴定法 一、非水滴定法:在非水溶液中进行的滴定分析法 二、非水酸碱滴定法:在非水溶液中进行的酸碱滴定法 两种酸碱滴定法对比 1.以水为溶剂的酸碱滴定法的特点: 优点:易得,易纯化,价廉,安全 缺点:当酸碱太弱,无法准确滴定 有机酸、碱溶解度小,无法滴定强度接近的多元或混合酸碱无法分步或分别滴定 2.非水酸碱滴定法的特点 非水溶剂为滴定介质→增大有机物溶解度改变物质酸碱性扩大酸碱滴定范围
北方交通大学:《电子商务的系统分析与设计》 第十一章 案例分析
文档格式:PPT 文档大小:3.67MB 文档页数:33
第11章案例分析 1.铁路物资总公司电子商务系统 2.赛迪商务网 Informix Web 3.英华销售与客户服务系统 4.中软赛博安全电子商务系统 5.爱立信 Mobile e--Pay移动电子商务系统 6.和讯个性化服务系统
《ASP程序设计》 第十四章 设计实例
文档格式:PPT 文档大小:685.5KB 文档页数:23
第14章设计实例 14.1概述 14.2概要设计 14.3数据安全环节 14.4数据同步环节 14.5业户基本数据维护模块 14.6目录维护模块 14.7征管资料维护模块 14.8征管资料检索模块 14.9按年度删除征管业务资料模块 14.10征管业务资料完整性统计模块 14.11修改密码模块 14.12几个可重用模块
《计算机网络安全基础》 第八章 防火墙技术
文档格式:PPT 文档大小:364.5KB 文档页数:73
第8章防火墙技术 本章主要介绍: 1.防火墙基本概念 2.防火墙的基本功能 3.防火墙的体系结构 4.包过滤 5.代理服务 6.堡垒主机以及防火墙的选购原则
北京大学:《网络信息安全》课程教学资源(讲稿)第九讲 入侵检测分析
文档格式:PDF 文档大小:447.75KB 文档页数:31
入侵检测技术IDS 1定义 入侵检测是通过从计算机网络或 系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析,从中发现网络或系统中是 否有违反安全策略的行为和遭到入侵的迹象的一种安全技术
四川农业大学:无公害畜产食品生产的基本理论与检测技术(无公害猪肉)
文档格式:PPT 文档大小:1.57MB 文档页数:34
《无公害猪肉》的定义指有毒有害物质残留量控制在安全允许范围内经省无公害畜产品认定机构认定,符合我国无公害产品行业标准和四川省地方 标准,并经许可使用认定专用标志的畜产品
基于YOLOv3的无人机识别与定位追踪
文档格式:PDF 文档大小:892.93KB 文档页数:7
近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难。在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO(You only look once,一次到位)系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID(Proportion integration differentiation,比例积分微分)算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪
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