人跌倒检测

随着CCTV摄像技术的进步，人跌倒检测技术日益完善。

这是一个开放项目的仓库，专注于实时检测人与物体之间的互动。项目要求硬件包括GPU：Titan、Titan Black、Titan X、K20、K40、K80、GTX等。在软件方面，需要安装Matlab来验证HOI-RT的训练结果，并安装CUDA、OpenCV和cuDNN。设置Makefile的1-3行：GPU=1、CUDNN=1、OPENCV=1。开始使用时，首先创建一个名为detection的新文件夹，然后cd到detection目录并且使用git clone --recursive git@github.com:lmingyin/HOI-RT.git命令克隆HOI-RT存储库。随后cd到$

基于改进遗传算法的 RBF 网络人侵检测模型，识别精度比 BP 网络高，误报率还挺低，适合搞安全检测的兄弟参考看看。

该项目利用机器人收集的EBI测量数据，并结合人工神经网络技术，用于检测表面下淋巴结的存在。这项高级机器人学硕士论文研究的成果，Python文件夹包含了主要的Python代码，main.py用于机器人控制和数据采集，model_testing.py则包含了ANN训练的代码。CSharp文件夹内包含用C#编写的可视化应用程序，而Matlab文件夹则包含控制ELIKO Quadra阻抗传感器的Matlab代码。

本研究采用高效液相色谱分析法，成功测定了人尿中假尿嘧啶核苷（简称假尿苷）的含量。该方法简化了尿样前处理步骤，并利用标准假尿苷进行定量分析。通过建立标准工作曲线，对数例正常人、肺癌和鼻咽癌患者的尿样进行了检测和统计分析，初步探索了肺癌和鼻咽癌的早期诊断方法。

恕我无法理解您提供的文本

这段 MATLAB 代码挺实用的，它通过识别红绿蓝白四种颜色来分别控制机器人做出左转、右转、直行和停止的动作。你可以根据需求，自己定义网络摄像头的参数，将它作为输入设备来操作机器人。结合串行通信，这个代码能让你的机器人动起来，方便。它的结构简单，容易上手，适合那些喜欢玩机器人和图像的朋友们。 如果你对图像和机器人控制有兴趣，可以试试看这个代码。如果你不太清楚如何连接摄像头，网上也有不少相关资源，像Matlab 摄像头程序或Matlab usb 摄像头拍照，都能帮你搞定摄像头的配置。 ，代码的修改和调试是必不可少的，调整好摄像头的角度和参数，效果会更好。玩得开心！

MATLAB仿真代码，用于人眼定位和背景去除的应用。该算法通过分析图像数据来精确定位人眼，并有效去除背景干扰，提升视觉识别准确性。

电影推荐人系统作业是SCE 2015数据挖掘课程的一部分。该系统允许注册用户评价电影，基于MovieLens数据集获得电影推荐。

异常检测技术的核心在于发现“不正常”的行为或者数据流。对前端来说，虽然不是直接对接这块，但理解这些概念，比如统计学方法、数据挖掘模型，对构建更安全的系统前端架构也蛮有的。尤其是你做管理后台、监控面板时，多数据可视化就靠这些底层逻辑撑着。