数学建模与数码相机定位技术研究

我们通过构建模型I和模型II，结合图像处理、优化算法和高等几何学知识，求解交通监管中数码相机的定位问题。通过提取边缘、求解椭圆方程和切线方程，以及联立方程组，最终求出靶标和像点的坐标，实现数码相机定位。

探讨了基于深度学习的室内定位技术，重点解决了室内定位中信道状态信息（CSI）特征提取困难和CSI指纹特征不足的问题。提出了适用于无设备被动定位的二阶段指纹定位法和基于CSI相幅的改进被动定位方法，显著提升了定位的准确性和稳定性。文章深入探讨了技术的研究意义和应用前景，指出室内定位技术在智能家居、智能商业和智能交通等领域的重要性。

2015 年全国大学生数学建模比赛中的太阳影子定位方法，获得了国家二等奖。这项研究使用了数学建模和数据来准确定位太阳影子。其实，它的应用场景挺广泛的，除了能用来学术问题，日常生活中的建筑设计、气候监测也能受益于这种方法。你想了解更多的相关技术，可以看看一些类似的竞赛题目，比如 2016 年和 2019 年的相关作品，都能给你一些灵感和启发哦。

深入探讨 PostgreSQL 集群技术的核心概念、架构设计和应用场景。 1. PostgreSQL 集群架构 主从复制：介绍 PostgreSQL 主从复制的原理、配置和管理方法，包括流复制和逻辑复制。 共享存储：探讨基于共享存储的 PostgreSQL 集群方案，例如 STONITH 和 Pgpool-II。 分布式架构：分析 PostgreSQL 分布式集群架构，例如 PostgreSQL-XL 和 Citus。 2. PostgreSQL 集群关键技术 数据一致性：阐述 PostgreSQL 集群如何保证数据一致性，包括同步复制、异步复制和 quorum 机制。 负载均衡：介

普通相机和遥感监测摄像机在获取广角场景图像时需要调节焦距，但会降低分辨率。为解决这一问题，利用多幅图像拼接技术能够在不降低分辨率的情况下获得高质量大视野图像，这种方法通过后期处理将多张照片融合成一张完整的高分辨率图像。建模技术在处理几何校正、特征匹配、图像融合和分辨率优化等方面发挥关键作用，确保拼接后的图像清晰度和视觉效果。

Matlab数学建模技术是一种应用广泛的数学模拟方法，通过Matlab软件进行数据分析和模型构建。这种技术在科学研究和工程应用中具有重要意义，能够有效解决复杂问题。

短语消息的大规模聚类研究，挺值得前端工程师看看的一篇博士论文，尤其是你在做文本、内容推荐、甚至是评论聚合时，都会碰到类似需求。里面讲了不少关于如何搞定超大文本集的聚类思路，思路清晰，还带点实战味道，挺接地气的。 大规模文本聚类的核心，就是怎么把成千上万条消息按主题自动分好类。常见的方案像KMeans、层次聚类、CURE 算法这些，文中都有提到，还列出了几个优化思路。比如用融合层次和划分的方法提升准确率，挺适合你那种消息量大、分类又不固定的场景。 你平时要是写后台管理、做内容聚合或者想搞个评论系统，建议看看这篇论文里的聚类融合算法，逻辑清楚，用法也不复杂。比如你可以先用KMeans跑初步聚类，再

研究了PSK数字调制技术，并使用MATLAB进行了仿真实现。

通过在线获取的文档，总结了Oracle BIEE钻取技术的最新研究成果。