计算机视觉(CV)的目标是使计算设备能够识别数字图像中的对象或人员。在这项研究中,CV被用于自动识别振动对象的运动和频率。移动相机用于记录简单摆的视频,因为它以固有频率自由振荡。图像是从视频中获得的,该视频将进一步分析以研究摆的运动。通过图像在感兴趣的区域(ROI)应用角度检测算法。绘制了摆bob随时间的函数的位移,并进行了FFT以获得固有频率。可以在三个不同的字符串长度上检测到高达1 Hz的固有频率,记录为〜240 fps。提出的方法是检测振动对象频率的非接触式方法之一。
有。当进行EMD时,测得的EEG波形根据波形不同可以达到IMF3,甚至IMF4。从 IMF2 开始的所有添加的波形都使用以下方法进行区分。本实验对Fz、Cz、Pz三个电极进行EMD分析,对四个选项分别比较IMF中P300分量的幅值,输出并统计幅值最大的选项。然后将最受欢迎的选项确定为受试者选择的菜单。 3.结果表1显示了所有受试者的两级菜单选择实验的结果。括号内的刺激为目标刺激,括号左边的刺激为选择刺激。目标刺激和选定刺激匹配的情况显示为黄色。受试者 A 能够在任务 2 和 3 中选择第二层和第三层中的目标刺激。受试者B能够在任务1和4中选择目标刺激,并且能够区分第一层级中的所有目标。受试者 C 在所有试验中都能够区分两个层级。
和神话。因对印度神灵的现实主义描绘而闻名。 来自《摩诃婆罗多》和《罗摩衍那》的插图,描绘了印度文化(Draupadi Cheer Haran) 插图包括财富女神拉克希米、知识女神萨拉斯瓦蒂以及毗湿奴和他的配偶玛雅和拉克希米。他是水彩插图和油画(油画)的专家。他在孟买开设了一家石印社出版了他的画作。建立自己的印刷机后,印刷的第一幅画是“沙恭达罗的诞生”,后来许多神话人物如阿迪·商羯罗也加入其中。在他的插图中,可以看到传统坦焦尔艺术和欧洲艺术的融合。在他58岁去世之前,他创作了大约7,000幅画作。主要作品:阿周那和苏巴德拉、阿什塔·悉地、沙恭达罗、奈尔种姓妇女等
摘要:玻璃纤维增强复合材料 (FGRC) 具有优异的机械性能、低成本和耐腐蚀性,可用于替代汽车部件制造中的大部分金属。FGRC 在受到恒幅载荷 (CAL) 时会发生疲劳失效。然而,对 FGRC 行为的研究仍然缺乏预测工程和分析工具,主要是因为对这些材料行为的了解不足,包括它在受到变幅载荷 (VAL) 时的完整性。因此,本研究旨在研究欠载对不同层压板取向的 FGRC 疲劳寿命行为的影响。增强材料使用具有 [0/90]° 和 [±45]° 取向的单向玻璃纤维,并选择短切原丝毡来研究周期性欠载的影响。同时使用聚酯树脂作为基质材料。FGRC 复合材料采用手工铺层技术制造,根据 ASTM D3039 进行拉伸试验,根据 ASTM D3479 进行疲劳试验。结果表明,与 CAL 结果相比,欠载效应使 FGRC 的疲劳寿命行为从实际值下降 1.4% 到 18%。
摘要:玻璃纤维增强复合材料 (FGRC) 具有优异的机械性能、低成本和耐腐蚀性,可用于替代汽车部件制造中的大部分金属。FGRC 在受到恒幅载荷 (CAL) 时会发生疲劳失效。然而,对 FGRC 行为的研究仍然缺乏预测工程和分析工具,这主要是因为对这些材料的行为(包括其在受到变幅载荷 (VAL) 时完整性)的了解不足。因此,本研究旨在调查不同层压板取向的 FGRC 的欠载对疲劳寿命行为的影响。增强材料使用具有 [0/90]° 和 [±45]° 取向的单向玻璃纤维,并选择短切原丝毡来研究周期性欠载的影响。同时使用聚酯树脂作为基质材料。FGRC 复合材料采用手工铺层技术制造,根据 ASTM D3039 进行拉伸试验,根据 ASTM D3479 进行疲劳试验。结果表明,与 CAL 的结果相比,欠载效应会使 FGRC 的疲劳寿命行为从实际值下降 1.4% 到 18%。
摘要。孩子们会经历各种各样的情绪,如快乐、悲伤和恐惧。有时,孩子们可能很难表达自己的情绪。检测和理解儿童未表达的情绪对于满足他们的需求和预防心理健康问题非常重要。在本文中,我们开发了一个基于人工智能 (AI) 的情绪感知识别应用程序 (ESRA),帮助家长和老师通过分析孩子的画作来了解孩子的情绪。我们从多哈的一所当地学校收集了 102 幅画作,从谷歌和 Instagram 收集了 521 幅画作。使用这两个数据集的组合进行了四个不同的实验。使用 Python 中的 Fastai 库训练深度学习模型。该模型将绘画分为积极或消极情绪。在四个实验中,模型准确率在 55% 到 79% 之间。这项研究表明,ESRA 具有识别儿童情绪的潜力。然而,底层算法需要使用更多的图画进行训练和评估,以提高其当前的准确性并能够识别更具体的情绪。
图 2 显示了超透镜在中红外照明下的操作性能。如上所述,法线入射的 TE 和 TM 光束将偏转约 15° 到表面法线两侧的各自焦平面。APL 开发了一个简单的程序来表征超透镜在两个窄中红外光谱区域(4.26 和 4.67 µm)内的偏振选择性,这使得使用单个中红外探测器就可以收集与四种输入偏振/样品方向排列组合相关的图像。首先,在入射光束中使用线性偏振器,样品的方向如图 2 所示,用一系列 TE 和 TM 输入照射超透镜。TM 光被偏转至探测器,而 TE 响应则远离 TM 焦平面。收集完这两幅图像后,样品绕光源法线旋转 180°,TE 和 TM 焦平面也随之旋转。然后用 TE 和 TM 序列的偏振中红外光照射样品,在探测器平面上生成最后两幅图像。
数学11。iain alderman - 火箭发射和通过动态系统建立的土地系统。12。Dylan Barker - N体动力学系统来描述蜘蛛网。13。Jeffrey Charcut - 动态电路:使用微分方程进行建模和分析。14。Aaron Croos - 使用动态系统来预测天气模式。15。Brian Hubbard - 倒摆的动态控制。16。标记Lammers-Meis - 三体问题的动力系统。17。Kolbe McLenon-动态系统如何帮助商人将数学变成金钱。18。蒂姆·迈耶(Tim Meyer) - 捕食者和猎物:动物种群的数学建模。19。雅各布·桑德(Jacob Sander) - 用微分方程解释的一个简单的摆。20。ben seffens - 种群建模的微分方程。21。Ethan Turner - 揭幕March Madness:通过动态系统预测NCAA锦标赛的获胜者。