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A Method for Threshold Selection Based on Gray-Level Histogram

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简介：
本文提出了一种基于灰度直方图的阈值选择方法，用于图像分割。该方法能够自动选取最优阈值以实现最佳分割效果。 OTSU自适应阈值分割法的原理虽然其原始论文已经有些年头了，但内容依然清晰易懂。

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  • A Method for Threshold Selection Based on Gray-Level Histogram
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    本文提出了一种基于灰度直方图的阈值选择方法，用于图像分割。该方法能够自动选取最优阈值以实现最佳分割效果。 OTSU自适应阈值分割法的原理虽然其原始论文已经有些年头了，但内容依然清晰易懂。
     
  • A-Fuzzy-Rough-Set-Based Feature Selection
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    A-Fuzzy-Rough-Set-Based Feature Selection 是一篇关于利用模糊粗糙集理论进行特征选择的研究论文。通过结合模糊集和粗糙集的优势，该方法旨在提高数据挖掘和机器学习中模式识别的准确性与效率。 模糊粗糙集理论结合了模糊逻辑与粗糙集理论，在处理不确定性和数据缺失方面表现出显著优势。本段落重点探讨如何利用该理论进行特征选择——这是机器学习及数据分析中的关键步骤。 特征选择涉及从原始数据集中挑选出最相关的子集，以提升模型性能、减少计算复杂度，并深化对数据的理解。模糊粗糙集在此过程中发挥重要作用，因其能够有效应对现实世界中普遍存在的不确定性和模糊性问题。 在该理论框架下，模糊集合允许定义连续或不精确的边界，便于建模界限不明的概念；而粗糙集则提供处理信息缺失的方法，通过识别等价类来解决不确定性。结合这两种方法可以更准确地捕捉数据中的复杂关系和内在联系。 具体实施步骤可能包括： 1. 数据预处理：清洗原始数据、填补或删除缺失值及异常值。 2. 构建模糊集合：基于数据特性定义模糊成员函数，将特征转化为模糊集形式。 3. 模糊粗糙集模型建立：通过比较不同特征在模糊集下的分辨能力来确定其重要性。 4. 特征约简：寻找最优的特征子集，在保持信息完整度的同时降低复杂度。这通常需要检测属性依赖关系和计算重要性的指标。 5. 评估验证：利用交叉验证等方法测试选择后的模型性能，确保所选特征能有效提高预测或分类准确率。 在R语言中存在多个库支持模糊及粗糙集的运算操作，如`frs`和`fuzzyRoughSets`。这些工具提供了构建模糊集合、计算边界以及执行特征约简等功能。 本段落所述A-fuzzy-rough-set-based-feature-selection-master项目可能包含实现上述步骤的相关代码，使用者可根据自身需求进行调整应用。通过掌握并运用这种方法，数据科学家与机器学习工程师能够更有效地处理含有不确定性和模糊性的复杂数据集，并获得更好的模型效果。
     
  • A Restricted-Migration Scheduling Algorithm Based on EDF for Multi...
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    本文提出了一种基于最早截止时间优先（EDF）的多核心系统限制迁移调度算法。通过控制任务迁移，优化了系统的实时性能和资源利用率。 ### 基于EDF的受限迁移调度算法在多处理器软实时系统中的应用 #### 摘要概览 本段落提出了一种基于最早截止时间优先（Earliest Deadline First, EDF）的受限迁移调度算法（EDF-fm），旨在解决多处理器软实时系统的任务调度问题。软实时系统允许一定程度的任务延迟，而硬实时系统则要求所有任务必须在其截止时间前完成。传统的EDF算法在多处理器硬实时环境中的表现不佳，因为其最坏情况下的可调度利用率较低。然而，在软实时环境中放宽对截止时间的要求可以显著提高EDF算法的性能。 #### EDF与PFair算法对比 - **EDF**：是一种简单且高效的调度策略，根据任务的截止时间来决定执行顺序。 - **PFair**：是另一种适用于多处理器系统的调度算法，具有更高的最坏情况下的可调度利用率。在多处理器环境下，EDF的最坏情况下的可调度利用率为0.5M（其中M为处理器数量），而PFair算法则能达到1M，即所有处理器都能被充分利用。 #### 全局EDF与受限迁移调度算法 - **全局EDF**：允许任务在不同处理器之间自由迁移，从而确保即使没有总利用率限制的情况下也能实现有界的延迟。 - **受限迁移调度算法**：通过限制任务的迁移次数来降低开销，在保证有界延迟的同时提供更高效的性能。这种折中方法能够更好地适应某些系统的实际需求。 #### EDF-fm算法详解 - **基本原理**：EDF-fm结合了EDF的效率和对任务迁移的控制，它限制部分任务可以进行迁移，而不是完全禁止或开放所有任务。 - **具体实现**：在M个处理器系统中，最多只需要允许M-1个任务具备迁移能力，并且这些任务仅限于两个特定处理器之间迁移，在作业边界处发生。 - **优势**：与全局EDF相比，虽然EDF-fm可能需要对每个任务的利用率进行一定的上限设定，但这一限制相对宽松。因此，该算法能够在不设总体利用率限制的情况下支持更广泛的软实时应用程序。 #### 结论 本段落提出的EDF-fm通过在任务迁移和系统效率之间找到平衡点，为多处理器软实时系统的调度提供了一个新的解决方案。它不仅确保了有界的延迟，并且有效减少了频繁迁移带来的额外开销，对于那些希望保持较高利用率同时又需要一定灵活性的应用场景尤其适用。未来的研究可以进一步探索优化EDF-fm中的参数设定以更好地适应不同类型的软实时系统需求。
     
  • A Keyword-Aware Service Recommendation Approach Based on MapReduce
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    本文提出了一种基于MapReduce的关键词感知服务推荐方法，通过分析用户偏好和历史行为数据来提供个性化的服务建议。 在动态且复杂的云计算环境中，面对众多功能相似但服务质量（QoS）各异的服务候选者，用户对服务推荐的可信度提出了更高的要求。为了确保服务推荐既准确又可靠，除了匹配用户的特定需求与服务描述之外，还需要深入了解并利用用户偏好信息来提供符合个人化需要的服务建议。 提高获取用户偏好的准确性是关键步骤之一，可以通过分析和提取来自用户的反馈数据（例如文本评论、评分等）中的有效信息来进行。具体而言，可以寻找具有相似喜好的可信赖历史用户作为目标用户的参考模型。 为了更准确地从文本评论中识别出用户的偏好倾向，我们可以运用自然语言处理技术和本体论知识来解析特定领域的专业词汇和用户的历史评价记录，并构建相应的领域映射词库。这样能够将用户的评论转化为一组代表其偏好的关键词集合及对应的权重向量，进而计算不同用户之间的偏好相似度。 基于上述方法找出的具有相近喜好的历史使用情况以及这些用户的评分数据，可以进一步预测目标用户对特定服务的兴趣程度，并据此为他们推荐个性化的云计算解决方案。
     
  • A Selection of Practical Computational Tools for Applied Geometry...
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    《A Selection of Practical Computational Tools for Applied Geometry and Computer-aided Design》是一本专注于应用几何学和计算机辅助设计领域的实用计算工具的书籍。它为读者提供了广泛的技术方法与案例分析，适用于研究人员、工程师及学生。 《A Sampler of Useful Computational Tools for Applied Geometry, Computer Graphics and Image Processing》英文无水印pdf版本已验证可以使用FoxitReader 和 PDF-XChangeViewer 打开。此资源来源于网络，如侵犯了您的权益，请联系上传者删除。 该资源从互联网获取而来，在分享过程中若涉及侵权问题，可直接与发布人取得联系请求处理。
     
  • A Selection of Practical Computational Tools for Computer Graphics
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    本书精选了一系列实用计算工具，专为计算机图形学领域的研究和应用设计。涵盖从基础到高级的技术，助力读者解决实际问题并深入理解该领域。 A Sampler of Useful Computational Tools for Applied Geometry, Computer Graphics, and Image Processing 这本书提供了一系列适用于应用几何学、计算机图形学以及图像处理的实用计算工具。
     
  • Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction To...
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    《Python Crash Course》是一本面向初学者的实战编程指南，通过项目驱动的方式快速掌握Python语言的基础知识和实践技巧。 《Python Crash Course》是一本快速而全面的编程入门书籍，它将帮助你迅速开始编写程序、解决问题，并制作出实用的作品。本书的第一部分涵盖了基本编程概念，如列表、字典、类和循环等，并通过每个主题的相关练习来训练你写出清晰可读的代码。此外，书中还将教你如何使你的程序具备互动性以及在添加到项目之前安全地测试代码。 书的第二部分则将理论知识应用于三个实际项目中：一个受《太空侵略者》启发的街机游戏、使用Python强大的库进行数据可视化以及可以在线部署的一个简单的网络应用。通过本书，你还将学习如何： - 使用强大的Python库和工具（如matplotlib、NumPy 和 Pygal） - 制作响应按键和鼠标点击的2D游戏，并使难度随进度增加 - 处理数据以生成交互式可视化效果 - 创建并定制简单的网络应用并在网上安全地部署它们 - 解决编程中的错误，从而自行解决遇到的问题 如果你一直考虑认真开始学习编程，《Python Crash Course》将帮助你迅速上手并快速编写出实际的程序。不要等待了！启动你的引擎，开始编码吧！ 本书目录如下： 第一部分：基础知识 第1章：入门 第2章：变量和简单数据类型 第3章：列表简介 第4章：操作列表 第5章：if 语句 第6章：字典 第7章：用户输入与while 循环 第8章: 函数 第9章: 类 第10章: 文件和异常处理 第11章 : 测试你的代码 第二部分：项目实践 项目一：外星人入侵游戏 项目二：数据可视化 项目三：网络应用开发 附录A: 安装Python 附录B: 文本编辑器选择指南 附录C: 寻求帮助的方法 附录D: 使用Git进行版本控制
     
  • Reliability Forecast for Electronic Devices Based on MIL-HDBK-217F.pdf
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    该PDF文档基于MIL-HDBK-217F标准，提供了一种预测电子设备可靠性的方法。通过分析组件故障率，帮助企业优化设计、提升产品质量。 Reliability Prediction of Electronic Equipment According to MIL-HDBK-217F
     
  • Development of a Three-Dimensional Virtual PLC Experiment Model Based on...
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    本研究开发了一个基于三维技术的PLC虚拟实验模型，旨在为学生和工程师提供一个更直观、交互性强的学习与实践平台。 ### 基于Unity3D的三维虚拟PLC实验模型开发 #### 摘要与引言 在工业控制领域，可编程逻辑控制器（PLC）因其可靠性高、抗干扰能力强、易于编程调试及扩展性好等优势而被广泛应用。PLC应用技术已成为高等教育中的重要专业课程之一。作为一门实践性和综合性较强的课程，实验教学显得尤为重要。 当前，在学校教学中，PLC实验平台主要分为两种：一种采用真实的控制对象和PLC硬件；另一种则利用虚拟控制对象。前者虽能提供真实的操作环境，但其高昂的维护更新成本以及固定的学习场所限制了学生的自主学习。相比之下，后者由于不需要实际的控制对象和现场设备，大大缩短了开发周期并降低了硬件成本，因此越来越受到关注。 然而，现有的基于虚拟控制对象的PLC实验平台往往只能显示控制信号的状态，无法直观展示外围设备的运行状态。为了解决这一问题，本段落提出了一种纯软件虚拟PLC实验方案，该方案采用西门子虚拟PLC来提供控制信号，并基于Unity3D构建了一个三维虚拟实验模型。新方案不仅能够直观地展示实验的真实性，还克服了现有虚拟PLC仅能显示控制信号状态的局限性。 #### 技术背景 **Unity3D**是一种跨平台的游戏引擎，广泛应用于游戏开发、建筑可视化、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等领域。它支持多种编程语言，并具有强大的物理引擎和渲染功能。Unity3D可以轻松创建交互式的三维场景，非常适合用于构建虚拟实验室环境。 **PLC**（Programmable Logic Controller）是一种专为工业环境设计的数字运算操作电子系统，常用于各种自动化控制任务。随着技术的发展，虚拟PLC应运而生，它可以模拟真实PLC的功能，便于学习和测试。 #### 方案设计 为了实现基于Unity3D的三维虚拟PLC实验模型，本研究采用了以下步骤： 1. **虚拟PLC的选取**：选择西门子虚拟PLC作为实验的核心部件，负责提供控制信号。 2. **Unity3D环境搭建**：使用Unity3D搭建三维虚拟环境，包括虚拟实验台、模拟设备等。 3. **信号传输机制**：通过特定接口实现虚拟PLC与Unity3D之间的数据通信，确保控制信号能够在两者之间准确无误地传递。 4. **外围设备模拟**：在Unity3D环境中模拟各种外围设备，如传感器、执行器等，以便观察其运行状态。 5. **交互设计**：设计用户界面，使得学生可以通过简单的操作完成实验任务，同时能够直观地看到实验结果。 #### 实例分析 以一个基于Unity3D的三维虚拟交通灯实验模型为例，展示本方案的具体实施过程： 1. **实验准备**：使用Unity3D创建一个虚拟的城市道路环境，其中包括交通灯、行人过街等元素。 2. **PLC编程**：利用虚拟PLC编写控制程序，规定不同时间段内红绿灯的变化规律。 3. **数据传输**：通过预先设置好的通信协议，将虚拟PLC中的控制信号发送到Unity3D环境，实现对虚拟交通灯的控制。 4. **结果展示**：在Unity3D环境中，通过改变交通灯的颜色和状态，直观地展示出不同的交通流情况。 #### 结论 基于Unity3D的三维虚拟PLC实验模型为学生提供了一个低成本、灵活且高效的实验学习平台。通过这个平台，学生可以在不依赖昂贵的硬件设备的情况下进行PLC实验操作，提高了学习效率和自主探索的能力。此外，该方案还可以根据不同的教学需求灵活调整实验内容，为PLC应用技术的教学提供了新的思路。