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重写Spinner类，实现点击后弹出带有确认，取消按钮的dialog

于 2021-04-20 发布

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基于深度学习的交通拥堵预测模型研究 *
针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。应用 Softmax 回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达 85% 。

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智能交通系统利用先进的信息技术改善交通状况，使交通更畅通、更安全、更绿色。车牌识别系统是的核心技术之一，它主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块。随着安防视频步入高清时代，视频的分辨率越来越高，智能交通系统对车牌识别技术有了更高的要求：处理速度更快、环境适应性更强、识别率更高。本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。车牌识别_matlab_模式识别(MATLAB代码，论文，图片素材)

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