本学期实验题目 绪论 实验数据的处理 液氮比汽化热的测量 碰撞打靶 用扭摆法测定物体转动惯量 LCR串联谐振电路 直流电桥 圆线圈和亥姆霍兹线圈的磁场 数字示波器的使用 锑化铟磁阻传感器的特性测量 二极管的伏安特性测量及应用 量子论实验—原子能量量子化的观察与测量 X射线透视与 NaCl晶体结构分析 透镜焦距的测量 牛顿环 光的衍射 计算机实测物理实验 用计算机实测技术研究冷却规律 用计算机实测技术研究声波和拍

《思想道德修养与法律基础 Thought Morals Tutelage and Legal Foundation》教学案例：第7章 偷拍录像资料能否作证据

光拍法测量光的速度、阿贝成像与空间滤波、锁相放大器、全息照相、氢原子光谱的观察、CCD在物理测量中的应用、塞曼效应、核磁共振、小型棱镜摄谱仪的调整和使用、基本电荷测量

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

本文介绍采用Cromemco System Ⅲ(Z-80)微型计算机软件代替可逆可控硅逻辑无环流控制系统中的模拟速度调节器(ST),和模拟电流调节器(LT)及四象限逻辑切换运算器;对可逆可控硅直流调速系统进行直接数字控制(DDC)的原理、方法,并给出简单程序框图和实验结果。通过实验和波形拍照说明采用微型计算机控制直流电动机可逆调速系统是可行的,而且是可靠的,达到了予期的效果

给出了一套利用计算机辅助测量技术测量料堆体积的完整方法,包括料堆现场拍照、将照片输入计算机进行立体重建和体积计算.提供了一套完整的体积计算算法,包括:原始数据点的整理、建立三角网、等高线插值、搜索等高线、判断等高线关系、拟合等高线、计算等高线面积和计算体积8个步骤.在算法的基础上,开发出了系统原型,并通过一个料堆实例,验证了算法的可行性和正确性

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