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针对水下机器人，进行单目SLAM的实现与评估。

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简介：
针对水下机器人的单目视觉 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 技术，本文开展了与评估相关的研究工作。具体而言，我们对多种SLAM实现方法进行了深入的评估，旨在全面考察其性能表现和适用性。

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  • 水下机器人单目SLAM的实现与评估
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    本文介绍了水下机器人单目SLAM技术的实现方法及效果评估，为水下导航和定位提供了新的解决方案。 水下机器人的单目SLAM实现与评估涉及对多种SLAM方法的比较和分析。通过这种方式可以更好地理解每种技术在特定应用场景中的优劣，并为实际应用选择最合适的方案。
     
  • 一款针对水下机器人的仿真软件
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    这是一款专为水下机器人设计的仿真软件，提供逼真的水环境模拟和丰富的传感器模型，助力开发者优化算法、测试性能及训练操作员。 关于水下机器人的仿真软件，请自行查看。该软件具有较高的实用价值。
     
  • 针对水下机器人的Gazebo ROS仿真软件包
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    本Gazebo ROS仿真软件包专为水下机器人设计，提供逼真的虚拟环境测试平台，助力研发与优化。 用于水下机器人仿真的GazeboROS软件包。
     
  • 基于单片机的水下机器人的设计与实现
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    本项目聚焦于基于单片机技术开发一款适用于水下作业的机器人。通过优化硬件配置和软件算法，实现了该设备在复杂水域环境中的稳定运行和高效作业，为海洋探索和科学研究提供了有力工具。 80C51单片机的水下机器人主要由电气部分和机械部分组成。电气部分包括8052单片机模块、无线遥控模块、输入驱动模块以及输出驱动模块等；而机械部分则包含浮力桶、主甲板、下壳体、潜浮电机及前进左右电机等多种组件。 其工作原理如下：当无线遥控模块发送指令码时，该信号会被输入驱动模块接收并放大后传递给单片机。随后，8052单片机会对这些指令进行解码，并根据不同的操作意图向输出驱动模块发出相应的控制命令。最后，通过输出驱动模块的运作来操控电机的动作，进而实现水下机器人在各个方向上的移动及机械手的操作等功能。
     
  • 使用QT5与图灵机器人进行对话实现
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    本项目采用Qt5框架开发图形用户界面，并集成了图灵机器人的API，实现了人机智能对话功能。 可以实现与机器人对话、查询天气、购买火车票等一系列功能。
     
  • AREOD：针对目标检测的对抗性鲁棒性评估
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    AREOD是一种用于评价目标检测模型在面对对抗攻击时稳定性的方法，旨在提升模型的安全性和可靠性。 AREOD 该存储库包含 AREOD（用于对象检测的对抗鲁棒性评估）的代码，这是一个 Python 库，旨在正确地对标目标检测中的对抗性鲁棒性进行研究。此项目仍在开发阶段，并使用了三种针对对象检测模型的攻击方法来测试逆向鲁棒性。 功能概述： - 建立在 tensorFlow 上，并通过给定接口支持 TensorFlow 和 Keras 模型。 - 支持各种威胁模型中的多种攻击方式。 - 提供现成的预训练基线模型（如 faster-rcnn-inception-v2-coco，多尺度 GTRSB）。 - 为基准测试提供便利工具，并使用 printor 打印生成的对抗性样本。 我们利用三种不同的方法来生成对抗示例。稍后，我们将通过连接的打印机输出这些对抗样本来提高性能基准。
     
  • 利用Python和机器学习进行个人信用评估的实践.zip
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    本项目通过运用Python编程语言及机器学习技术，探索并实践了个人信用评估的方法与模型构建。参与者将学会如何从数据预处理到模型训练、验证等全流程操作，以实现对个体还款能力和意愿的有效预测和评价。 资源包含文件：设计报告word文档及项目源码、数据集。该数据集选自阿里天池贷款违约预测比赛的数据，赛题的目标是预测用户是否会在贷款中发生违约行为。报名后可以查看并下载数据集，这些数据来源于某信贷平台的贷款记录，总共有超过120万条记录，并包含47个变量信息，其中有15个为匿名变量。 为了确保比赛的公正性，在整个数据集中将抽取80万条作为训练集、20万条作为测试集A和另外20万条作为测试集B。同时会对employmentTitle（就业职位）、purpose（贷款目的）、postCode（邮政编码）以及title等信息进行脱敏处理以保护隐私。
     
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