智能分类装置

23年比赛要求：初赛时待生活垃圾智能分类装置识别的四类垃圾包括：（1）有害垃圾：电池（1号、2号、5号）、过期药品或内包装等；（2）可回收垃圾：易拉罐、小号矿泉水瓶；（3）厨余垃圾：小土豆、切过的白萝卜、胡萝卜，尺寸为电池大小；（4）其他垃圾：瓷片、鹅卵石（小土豆大小）、砖块等。决赛时生活垃圾智能分类装置待识别的四类垃圾的种类、形状、重量（不超过150克）将通过现场抽签决定，决赛时同时投入的垃圾数量两件以上（含两件）。

这份资源挺适合对地理信息系统（GIS）和多媒体数据挖掘有兴趣的开发者。它了一种结合图像、视频、音频等多媒体数据的地标信息检索方法，尤其是在设备装置领域的应用。你可以用这个方法优化地标信息的检索系统，提高准确性和效率。比如旅游导航、城市规划、环境监测这些场景都能用得上。结合了 GIS 技术，还能地理位置信息，增强用户体验，提升系统性能。如果你有相关需求，像多媒体数据挖掘和 GIS 技术的结合，这个资源的应用场景广泛哦。

江阴IDAS数据服务的前端装置说明书。

本仓库包含我本科论文项目“基于 CNN 的新型智能垃圾桶自动垃圾分类实验”的部分媒体、代码和数据集。 该项目开发了一种能够自动分类并隔离常见可回收垃圾的智能垃圾桶设备。该设备利用卷积神经网络 (CNN) 模型、计算机视觉算法和普通 RGB 摄像头实现自动分类。当垃圾投入设备后，系统会对其进行分类，并使用伺服电机驱动的灵巧机械系统将其隔离到指定的隔间中。 Fotini10k 数据集 该项目使用了 Fotini10k 数据集用于 CNN 模型的训练和测试。

MATLAB开发：采用内置机械装置，防止信息泄露。这是2012年3月网络研讨会中使用的示例，展示了如何使用Simbiology进行基于机制的PK/PD建模。

工业优化这个话题挺有意思的，是像氨合成装置的优化问题。你知道，氨合成在化工行业关键，直接影响到产品的产量和质量。优化的核心其实就是收集大量数据并加以，利用合适的模型和算法来提高效率。这里面，数据挖掘的作用就大，通过对生产数据的，能够挖掘出有价值的信息来指导优化。像是通过DCS 系统来收集数据，优化生产过程。这种多因子、高噪声的复杂数据，真的是对算法的要求高。偏最小二乘法、主成分法等方法在这些问题时也有用，数据过多、过复杂的问题。而且，工业人工智能的运用在这里面也挺给力的，能大大提升效率，减少不必要的浪费。如果你要做这方面的优化，得搞清楚数据的特征和优化目标，比如能耗、成本或者产品质量。，别忘了

为了屏蔽RDU日常工作中的Arduino数据记录，设计开发了Matlab驱动装置。

互动装置M人流量统计系统，荣获南京市科技局资金扶持，并亮相2010年上海世博会部分展馆。该系统利用机器视觉技术，在出入口及关键检测点部署传感器，实时采集视频图像数据。凭借先进的视频图像分析和移动目标轨迹跟踪技术，系统可实现高达90%的客流统计准确率，为场馆运营提供精准数据支持。

基于 ARM_FPGA 的嵌入式数控装置，算是做工业控制或者小型自动化项目里一个挺有意思的方向。ARM 主控速度快，FPGA 扩展灵活，组合起来应对复杂 I/O 或者实时控制场景还挺靠谱。尤其在精度要求高的地方，能靠 FPGA 做协，反应快，误差小，挺香。 ARM 的可编程性加上FPGA 的并行，在数控类设备里，不光速度快，功耗控制也比较到位。像你想跑个步进电机+传感器阵列，用 Verilog 搞定硬件逻辑，用 C 写上位控制逻辑，配合得刚刚好。 其实这套架构还蛮适合跑点轻量级数据库的，比如SQLite，不占空间，移植简单，用它做本地配置存储、日志采集啥的都挺合适。有兴趣可以看看SQLite

SVM、LSSVM、BP 分类器的优化组合，加上群智能算法的加持，真的是故障诊断领域的一大利器。2021 这篇资源里讲得挺细，从参数调优、正则化，到梯度下降怎么搞，都有说到。像蚁群、粒子群这些智能优化方法也没落下，还给了自适应的玩法。故障预测里常用的深度置信网络（DBN）也讲了不少优化技巧，比如激活函数怎么换、正则化怎么做，讲得比较实用，尤其是有Matlab 代码能跑，理解更快。你要是正好在研究SVM、BP 神经网络或者对群智能算法感兴趣，这套资源就蛮适合，直接上手做项目都没啥问题。文末还有相关案例和源码可以挖一挖，像是Matlab 常用算法代码合集，也挺值得收藏。要注意一点，代码虽然全，但最