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内容概要：本文探讨了利用深度学习技术从雷达和PPG（光电容积脉搏波）数据中提取生命体征信号的方法。文中详细介绍了四种不同的神经网络模型：纯CNN、带有残差结构的ResNet、LSTM以及Transformer变体。每种模型都针对特定的数据特点进行了优化，如CNN适用于处理频谱图的时空特征，而LSTM则擅长捕捉时序动态。此外，还提供了数据预处理方法，包括短时傅里叶变换（STFT）、幅度归一化等。通过对这些模型的实际测试，作者分享了它们各自的优缺点及应用场景。 适合人群：对深度学习和生物医学工程感兴趣的科研人员和技术开发者，尤其是那些希望将深度学习应用于生命体征监测领域的研究人员。 使用场景及目标：① 使用深度学习技术从雷达和PPG数据中提取生命体征信号；② 探索并比较不同神经网络模型的效果；③ 提供实用的代码片段和数据预处理方法，帮助读者快速上手。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现，使读者能够更好地理解和应用所介绍的技术。同时，作者还分享了自己的实践经验，为后续的研究提供了宝贵的参考。
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基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计），个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做大作业、毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分毕业设计）基于Python实现的手写数字识别代码和论文报告文档（高分
在 IT 领域，数据库设计是开发复杂系统的关键环节，校园二手交易平台项目就是一个典型案例。该项目通过实际应用数据库技术，帮助学习者将理论知识转化为实践能力。校园二手交易平台包含用户注册、商品发布、交易管理、评价系统等多个功能模块，这些模块都需要与数据库交互，存储和检索大量数据。因此，数据库设计必须确保数据的一致性、完整性和高效性。 项目的核心文件是“cj.sql”，这是一个 SQL 脚本文件，用于在 MySQL 数据库中创建表结构。文件中包含一系列的 CREATE TABLE 语句，定义了用户表（user）、商品表（product）、交易表（transaction）等表格。例如，用户表包含用户 ID、用户名、密码、联系方式等字段，商品表包含商品 ID、商品名、价格、描述等信息。为保证数据一致性，用户表通常设置主键约束（如用户 ID），确保每个用户有唯一标识。密码字段可能经过加密处理，以保护用户隐私。此外，商品表中可能设置外键约束，如用户 ID，引用用户表的主键，表示商品所属用户。 项目源码压缩包为“sms.rar”，解压后可导入 Eclipse 开发环境。开发者可能使用了 Spring Boot、MyBatis 等框架，通过 ORM 技术将 Java 对象与数据库表对应，简化数据库访问复杂性。运行项目前，需在 MySQL 中导入“cj.sql”文件，创建并初始化数据库，并在用户表中插入至少一条管理员账号记录，以便后续测试和管理。这一步体现了数据库初始化过程，是项目运行的必要条件。 该数据库课程设计项目不仅涵盖数据库基础知识，如表设计、SQL 语法，还涉及 Web 应用开发和数据库操作实践。通过该项目，学生能够深入理解数据库在实际应用中的重要性，提升数据库设计和编程能力，同时学会将数据库与后端开发紧密结合，实现数据的有效管理和高效利用。
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柔性作业车间调度问题（FJSP）是生产计划与控制领域的一个关键研究方向，主要研究如何在多台不同加工能力的机器上高效安排一系列作业，以实现最小化总体完工时间、最大完工时间等优化目标。资料中的“柔性作业车间调度算例汇总（FJSP算例）.zip”文件包含了三个主要数据集，用于测试和验证调度算法。其中，Brandimarte_DATA 数据集由 Brandimarte 提供，包含多种规模和复杂性的 FJSP 实例，涵盖作业工序顺序、加工时间及机器分配等信息，可用于分析调度策略在实际生产中的表现，评估算法效率与适用性。DAUZERE_DATA 数据集由 Dauzère-Pérès 提供，包含更具挑战性的实例，涉及非均匀机器能力、加工时间不确定性等因素，有助于测试算法的鲁棒性和适应性。Hurink_DATA 数据集由 Hurink 等人创建，包含更复杂情况，如优先级约束、资源限制或时间窗口等，可用于评估算法在复杂约束下的性能。这些数据集常用于比较和评估新调度算法。研究者解析数据后，运用算法生成调度方案，并与最优解（若已知）对比，以评估算法效果。它们也用于基准测试，确保新算法性能至少与现有方法相当或更优。通过对这些数据集的分析和实验，可探索如遗传算法、模拟退火、粒子群优化、启发式算法及混合整数线性规划等多种调度策略，还可了解实际生产中哪些因素对调度结果影响最大，从而优化生产流程、提高效率。在 FJSP 研究中，理解数据集特点、构建合适模型、设计有效求解算法及严谨评估结果是重要步骤，这些实例为学者和工程师提供了实践与创新平台，推动了 FJSP 领域的理论发展和实际应用。
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