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Android手机蓝牙与手机，HC05设备通信
APP作为信息的发送者与接受者，可以实现手机与手机的通信，手机向HC05发送数据（HC06就不知道了）。解压用AS打开生成APK就可以使用。
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chen fast dct
实现chen 的快速DCT算法，准确，有效，对比了CHEN 的快速DCT算法和原始DCT算法的时间。实现了4X4,8X8，16X16 和32x32的矩阵
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PID参数自动整定 matlab
利用MATLAB语言实现PID参数的自动整定，并设计了GUI界面，操作简单，可用于实验室环境下的PID参数自整定，整定原则是使得系统的衰减比接近4:1 文件说明： （1）PID_GUI.m：项目主程序 （2）PID_GUI.fig:GUI界面文件 （3）GouZaotf.m:构造传递函数程序 （4）WenDingXing.m:判断稳定性程序 （5）DongTaiZhiBiao.m:计算系统的动态指标 （6）P_tune.m:整定比例系数P程序 （7）PID_tune.m:整定PID参数程序 （8）find_fun.m:寻找系统响应曲线与输入信号单位阶跃曲线的交点，以计算衰减比 （9）disp_
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matlab编写的Lyapunov指数计算程序 （小数据量法）
这个程序保证没有错，看了其他人上传的，都不能运行，这个工具可以进行计算Lyapunov指数，并且有三个例子，点击main函数就可以直接运行
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C#上位机以及下位机源码
基于C#编写的上位机软件 配合一个下位机，都是源码，可以参考，也可以直接用，内带使用说明
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智能制造——数字化工厂
从智能工厂到智能生产，数字化工厂的层次分析及应用案例全球产业价值分配附加值微笑曲线价值链技术与资本密集劳动密集信息与管理密集全球产业价值链The Third Industrial Revolution第三次工业革命当前,第三次革命正在展开,这就是制造业的数字化。制造业数F i字化为传统制造业的面貌和生产方式正在带来巨大改变Bret Ryder我们传统的工厂是从设计到开模生产,需要投入大量设备、资金和人力,如今有了三维印制机,只要在电脑上设计,就可三维打印出零部件和产品,包括航空航天、汽车摩托车、各种装备等复杂产品的精密零件及各种生活和工业用品,这种新型工艺的应用具有无限可能,并可大幅降低制造的门槛。计算机软件、新型材料、更灵活的机器、新工艺(特别是三维打印),以及网络上提供的各种软体服务,这些新科技的汇聚使工厂将逐渐告别大批量生产,进入完全客户化定制,以更低的成本、更高的效率和质量生产更多样化的产品,满足不同顾客的不同需求。所有革命都要进行一场惨烈的淘汰,不会以人的意志为转移。第三波工业革命,×也不例外,就像之前两波工业革命都曾淘汰若干行业和劳工,未来制造业势必再出现一场优胜劣败的大洗牌,工厂需要的劳工将越来越少,但需要更高的技能。当工厂需要的劳工减少,工资占生产成本的比重也会降低,从而改变目前到工资低的海外国家设厂的模式,跨国企业将逐渐把工厂搬回国内,以便设计人员能够和生产线更密切合作,同时更能贴近客户并迅速回应其需求。先进发达国家的应对策略2009年1月,美国邛BM公司提出了“智慧地球( Smarter planet)"概念。2009年4月,新西兰政府推出了《新西兰数字战略2.0》>2009年6月,英国出台了“数字英国( Digital Britain)”战略。>2009年7月,日本推出了《- Japan战略2015》>2009年9月,韩国出台了红IT韩国未来战暗》研究。>2010年5月,欧盟推出了《信息化战略行动计划》以应对当前欧盟的金融危机。2010年,奥巴马政府签署规模为170亿美元的《美国制造业促进法案》;2011年6月,又启动了美国《先进制造伙伴》计划2011年4月,德国首次提出了《工业4.0》发展战略,旨在支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新,提高德国工业的综合竟争力T。 ra smarte冒aetimtlememtays she.OrSIRIRTA欧盟“信息化战略行动计划”欧盟“信息化战略行动计划”是欧洲数字计划七项旗舰举措中的一项,可促进经济的明显增长,使社会各领域都能享受数字时代带来的快捷和便利。增强数字化文化技能应用信息和通信技术应对和包容性气候变化和人口老龄化信息化战略行动计划七大领域更强的互操作性更多的研发投资增强互联网的信任度更快的互联网接入和安全性统一数字市场的建立美国“先进制造伙伴”计划为了巩固制造业竞争优势并确保其在世界制造强囯中的领先地位,美囯提出并启动了“先进制造伙伴( Advanced Manufactur ing Partner ship)”计划,并投入5亿美元推动这项工作。主题词:3D打印、物联网、制造回归、先进材料、新一代机器人、自动化生产线、节能制造工艺2029年1月人工奥巴马发表美写2013年2月济要让已2014年8月奥巴马国智魘唱长机出工出台《造德驾台支提发动唱长的声明量促进作仅悍计见印素重振美国制告业211年月21年】月选力公室出台【美国奥已马提出键出台《想新战:设全美想遇业3D打印机圈人美西皇保护我们为出胃络针复呢》是济增长机将打情咤需】为方之工业4.0—一从智慧工厂到智能生产信息物联系统a Industry 4.0德国高科技战略计划首位电子、IT、工复杂程业机器人工业革命4度电力广泛应用工业革命30工业革命20茶汽机1784工业革命1018世纪末20世纪初时间工业4.0——从智慧工厂到智能生产a Industry 4.0国高科技战略计划首位“工业4.0”研究项目由德国联邦教硏部与联邦经济技术部联手资助,在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成,并已上升为国家级战略。德国联邦政府投入达2亿欧元运 Fraunhoferi acatechNATIONAL ACADEMY OFSCIENCE AND ENGINEERINGSIEMIENS
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Java&SQL学生学籍管理系统
Java开发，基于SQLServer的学生学籍管理系统，包括学生信息、课程信息、成绩的增删改、查询功能。简洁易懂。
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zencart快速一页支付插件
一步免注册快速支付，自动生成密码1、购物车单页面快速支付2、购物车页面及信息确认页面两步支付流程
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基于实例和特征的迁移学习算法研究_戴文渊
基于实例和特征的迁移学习算法研究上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:200年,月6日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密囝。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:1日期:209年,月日日期,亻年,月,b日上海交通大学学位论文答辨决议书姓名戴文渊学号1060394所在学科计算机应用技术指导教师俞勇答辩2009年1月答辩地点逸夫科技楼311日期16日论文题目基于实例和特征的迁移学习算法研究投票表决结果:555(同意票数/实到委员数应到委员数)答辫结论:回通过口未通过评语和决议:戴文谢的论女对基家例和将而习年译入的研鉴该课题旨右桌砖传纹戒器动限劫布衣器导成眼刺张采明意和有吃作包提了-种基于泉例汪移羽法给生了aAB算回提3-种基特公汪移3方,3因片和受本键技术取場3很山敌果,流文点明方法新颖,结沉正别,反强着己孔家地推第术基础理和相关的去步知议,具级的去从季科研午W彩机答排刷凶滴蕤,回间趣正确浴拜委员会讨(孔记名拨票奉决),-敌其通过硕士怪沉辩被子召丽士209年1月16日职务姓名职称单位签名主席黄林鹏教授上海交通大学答委员辩翁惠玉副教授上海交通大学委委员薛贵荣副教授上海交通大学员会委员张冬茉副教授上海交通大学成员委员俞勇教授上海交通大学签|天姿号委员秘书韩定助理研究员上海交通大学中文摘要基于实例和特征的迁移学习算法研究摘要传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而,在许多情况下,这种同分布假设并不满足。不满足同分布假设的情况往往发生在训练数捃过期,而标注新数据非常昂贵。于是,我们有有了大量的在不同分布下的过期训练数据。完全丢弃这些数据将会是非常浪费的。在这种情况下,迁移学习就变得非常重要了,因为迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用米帮助将米的学习迁移学习( Transfer Learning)的目标是将从个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习仼务。因此,迁移学习不会像传统忛器学习那样作同分布假设。在本文中,我们将会比较全面的回顾迁移学习的整个领域,并且介绍我们在迁移学习领域的近期研究成果。我们的工作可以分为两部分;基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们将会展示出,基于实例的迁移学习有更强的知识迁移能力,而基于特征的迁移学习具有更广泛的知识迁移能力。这两种方法各有千秋。我们介绍了两种迁移学习方法,分别基于 boosting技术和特征翻译。这两种算法分别对应基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们通过非常全面的实验来证明我们的方法在迁移学习时候能够很大幅度提高很多现有的学习算法,无论是近迁移还是远迁移关键词:迁移学习、实例、特征英文摘要Instance-based and Feature-based Transfer LearningABSTRACTTraditional machine learning techniques make a basic assumption that the training andtest data should be under the same distributions. However, in many cases, this identicaldistribution assumption docs not hold. The violation of thc assumption might happen whenthe training data are out of date, but new data are expensive to label. This leaves plenty oflabeled examples that are under a similar but different distribution which is a waste throwaway entirely. In this situation, transfer learning becomes important to take the role of leveraging these existing data knowledgeTransfer learning aims at using learned knowledge from one context to benefit fur-ther learning tasks in other contexts. Thus, transfer learning does not make the identical-distribution assumption as tractional machine learning algorithms. In this thesis, we broadreview the whole field of transfer learning and then introduce our recent work on transferlearning accordingly. Our work can be divided into two parts: instance-based transfer learning, and feature-based transfer learning. We will show that instance-based transfer learninghas better strength in knowledge transferring, while feature-based transfer learning is withmore gerWe present two transfer learning algorithms based on boosting technique and featuretranslation respectively. These two algorithms corresponds to instance-based and featurebased transfer learning. Our extensive experiments show that our algorithms can greatlyimprove several state-of-the-art algorithms in the situation of transfer learning, includingnear transfer and far transferKEY WORDS: Transfer Learning, Instance, Feature目录目录摘要ABSTRACT(英文摘要)第一章绪论第二章迁移学习领域的研究现状2.1多任务学习.22跨领域学习23不同数据分布下的学习24其他迁移学习问题25迁移学习的应用4555678第三章基于实例的迁移学习算法研究3.1基于 Boosting的迁移学习算法3.1.1基本思想.3.1.2问题定义103.1.3 TrAdaboost算法描述..123.2 TrAdaboost算法的理论分析.14321基本符号143.2.2辅助训练数据上的错误率...:.···153.2.3源训练数据上的错误率,,203.3实验分析:··..··:·.:·.:···:·:·:·:······:213.3.1数据描述..22332实验结果23第四章基于特征的迁移学习算法研究254.1基于特征翻译的迁移学习算法4.1.1翻译学习框架274.1.1.1问题定义····‘·274.1.1.2风险最小化框架.41.1.3模型估计.··2941.14翻译器o304,2实验分析324.2.1实验数据酯鲁鲁D着着·,,·,,音唐鲁帝着争324.2.2比较方法324.2.3实验结果··········:····:..:.::.:::33第五章总结与展望35参考文献致谢4·,个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文春,音42插图插图1-1日常生活中的迁移学习例子3-1关于 TrAdaboost算法基木思想的一个直观的示例。3-2 TrAdaboost算法的机制123-3一个关于数据生成的示例223-4三种算法在 people vs places数据集上的效果243-5 TrAdaBoost算法在 people vs places数据集上的达代曲线244-1一个直观的例子,用来说明六中学习策略的异同264-2共同出现数据的例子:Flickr(http://www.flickrcom/)74-3在12个数据集上的平均错误率3444对于不同的入, TLRLSK在12个数据集上的平均错误率34表格表格3.120 Newsgroups数据分布的描述2232SRAA数据分布的描述2333当只有1%的源数据是训练数据时的分类错误率4.1文本辅助图像分类的数据描述3
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模电课程设计 函数信号发生器.doc
【实例简介】方案论证与比较
1、三角波变换成正弦波
（1）由运算放大器单路及分立元件构成，方波——三角波——正弦波函数发生器电路组成如图1所示，由于技术难点在三角波到正弦波的变换，故以下将详细介绍三角波到正弦波的变换。
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