基于深度学习的WiFi干扰源识别

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纸质文件数字化对于信息提取、文本内容分析和文化交流传播具有重要意义。本文针对物流仓储包裹上标签的数字化展开研究,属于特殊场景下的纸质文件数字化研究。在运输存储过程中,货物表面的标签易产生折叠、扭曲、褶皱等几何形变,同时采集人员往往手持移动设备捕捉标签图像,更是带来了采集角度不固定、光照不均匀、图像模糊等问题,使得常用的场景文本检测与识别方法难以提取标签图像中的文本信息。针对上述问题,本文面向仓储包
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我国洪水灾害频发,严重威胁着我国人民的生命财产安全,每年造成巨大的经济损失和人口伤亡,如果可以在洪峰峰值和洪水到达时间上实现高精度的预报,提前指导灾区人民紧急避险,就可以将损失大大减少。传统的洪水预报模型涉及洪水产生的物理过程,面临着计算复杂,后期维护成本高,开发周期长等困境。即使是专业人士,在传统模型迁移到新流域后,其内部主要的十几个参数也需要较长时间的推断以及实地测量才能确定。随着计算机技术的
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