简介：第一部分听力（共三节，满分15分）第一节（共5小题；每题1分，满分5分）听下面5段对话。每段对话后有一个小题，从题中所给的A、B、C三个选项中选出最佳选项。每段对话仅读一遍。

简介：1．状语从句用适当的连接词填空。1.Ihadjustwalkedoutofthebathroomandwasbusilydryingmyselfwithatowel_Iheardthesteps.

简介：摘 要:文中提出了基于肤色椭圆模型和面部特征相结合的人脸区域检测算法，适当扩大肤色椭圆模型的长轴和短轴，以增加人脸检测区域，避免漏掉有效信息；再结合人脸面部主要几何特征，以便区分类人脸区域，进一步确定人脸区域；最后对人脸主要区域矩形框标记，采用相邻点像素均值处理使标记区域模糊化，达到保护个人隐私目的。该人脸检测算法相较于传统检测算法效果较好，检测率较高，如拍照角度不同，仍可正确检测出人脸，具有一定实用价值。

简介：[摘要]　变径检测器采集的原始数据可能会受运行环境的影响产生局部缺失，为了提高数据的利用效率，针对变形检测数据的修补算法进行了阐述。指出了应根据缺失数据量的不同，轴向及周向采样密度的不同，应采取针对性的算法进行修补，并总结了不同算法的应用场景。

简介：摘要电能是现代社会中最重要的能源，从农业生产到工业发展，从科学研究到生产实践都与电能息息相关。电网的稳定安全，电能质量的高低，已成为影响国民经济发展的重要因素。日益增长的电力需求和生活中非线性负载以及大容量的阻抗、容抗的用电器的使用严重影响了电力能源的质量，同时为电网的正常运行埋下了隐患。本文基于实际需要主要研究了新一代基于MSP430的电能质量检测仪器的算法技术研究及实现机理。应用新技术使其具有最佳的便携性和最高的性价比，推动电能质量实时检测和电能质量治理工作的开展。

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简介：摘要：本研究的目标是解决电力系统中电力设备状态监测与预测的难题，以提高系统的可靠性和降低故障率。我们采用了一种创新的基于数据驱动的算法，通过大量实时监测数据对电力设备状态进行监测，并运用机器学习和数据挖掘技术进行数据分析和建模，从而实现对设备未来状态的预测。通过充分的实验验证，我们证实了该算法在提高电力系统可靠性和降低故障率方面的有效性。这项研究为电力系统运行维护提供了新的解决方案，对于提升电力系统的安全性和稳定性具有重要意义。

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简介：摘要随着科学技术的发展，我国的4G网络技术有了很大进展。利用海量ＭＲ数据将4G网络栅格能化，以栅格为单位，建立网络模型，将4G网络覆盖情况可视化呈现出来，相对于传统ＤＴ，海量用户上报数据能准确反馈网络问题，指标的分析更加贴近用户行为，能更深层次地剖析覆盖问题，更准确地评估4G网络问题区域，有效指导优化工作。

简介：针对4站纯方位定位问题,提出了一种基于广义内心的定位算法。先在一次计算中同时使用4站测得方位线中3条,运用三角形内心法获得4个内心;对获得的4个内心再次同时使用其中的3个,并再次运用三角形内心法获得4个内心;反复迭代计算后的收敛点即为目标最终位置估计。最后,通过MonteCarlo仿真试验与重心法和三角形内心平均法进行比较。结果表明,3种定位算法的定位结果与待估定位点的偏差均较小,但广义内心法估计精度较佳。

简介：基于4维矩阵DCT变换理论提出了一种有效的立体视频编码方法。通常的方法是对每个立体对都进行视差估计和运动估计,该论文的方法采用4维矩阵DCT变换去除双目图像数据间的冗余,因此只需进行三分之一的运动估计计算而不需做任何视差估计。第一个立体对被称为"I立体对",接下来的每三个相邻的立体对被称为一个"P立体对",并且以4维单元的形式进行保存。仅对"P立体对"的中间时刻的块进行运动估计,中间时刻的运动矢量被视为4维单元的统一的运动矢量来计算运动补偿。然后,用4维矩阵DCT变换进一步的去除时域和空域上的冗余性。实验结果表明在计算复杂度大大降低的情况下该方法可以得到较好的编码性能。

简介：介绍了MPEG-4的编码特性以及人眼视觉特性（HVS）和离散余弦变换（DCT）算法,提出了一种基于MPEG-4流媒体,DCT和HVS相结合的数字视频水印算法.经过Matlab仿真实验证实,该算法具有良好的鲁棒性、隐藏性和较高的嵌入量,进而达到了MPEG-4流媒体版权保护的目的.

简介：摘要随着科学技术的发展，我国的4G网络技术有了很大进展。利用海量ＭＲ数据将4G网络栅格能化，以栅格为单位，建立网络模型，将4G网络覆盖情况可视化呈现出来，相对于传统ＤＴ，海量用户上报数据能准确反馈网络问题，指标的分析更加贴近用户行为，能更深层次地剖析覆盖问题，更准确地评估4G网络问题区域，有效指导优化工作。

简介：本文主要利用主成分分析（PCA）方法提取人脸特征，将原来的自变量变换到另外的一个空间中，即特征子空间，然后选择其中～部分重要成分作为自变量（此时丢弃了一部分不重要的自变量），最后利用最小二乘方法对选取主成分后的模型参数进行估计。通过低维子空间表示高维数据，有效的对数据进行了压缩，识别起来简单有效。

简介：摘要：自古以来信息的加密与破译就生生不息，人们对加密方法安全的更高追求也会永恒不变，基于GAN的加密算法检测模型，为未来深度学习在密码通讯领域的运用进行一些尝试。

简介：摘要：行人检测是图像识别领域研究的热点，采用AdaBoost和RBFSVM算法组合成级联分类器，利用OpenCV的HOGDescriptor类提取待检测对象的HOG特征，通过实验分析本文设计的AdaBoost-RBFSVM级联的分类器在误报率、准确分类率面有好的效果，大幅提高检测效率。