安铁辉
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动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：动物目标检测数据集 图片数量： - 训练集：9,134张图片 - 验证集：1,529张图片 - 测试集：1,519张图片 总计：12,182张图片 分类类别： Bear（熊）、Cat（猫）、Cattle（牛）、Chicken（鸡）、Deer（鹿）、Dog（狗）、Elephant（大象）、Horse（马）、Monkey（猴子）、Sheep（绵羊） 标注格式： YOLO格式，包含归一化坐标的边界框和数字编码类别标签，支持目标检测模型开发。 数据特性： 涵盖俯拍视角、地面视角等多角度动物影像，适用于复杂环境下的动物识别需求。 二、适用场景 农业智能监测： 支持畜牧管理系统开发，自动识别牲畜种类并统计数量，提升养殖场管理效率。 野生动物保护： 应用于自然保护区监控系统，实时检测特定动物物种，辅助生态研究和盗猎预警。 智能养殖设备： 为自动饲喂系统、健康监测设备等提供视觉识别能力，实现精准个体识别。 教育研究工具： 适用于动物行为学研究和计算机视觉教学，提供标准化的多物种检测数据集。 遥感图像分析： 支持航拍图像中的动物种群分布分析，适用于生态调查和栖息地研究。 三、数据集优势 多物种覆盖： 包含10类常见经济动物和野生动物，覆盖陆生哺乳动物与家禽类别，满足跨场景需求。 高密度标注： 支持单图多目标检测，部分样本包含重叠目标标注，模拟真实场景下的复杂检测需求。 数据平衡性： 经分层抽样保证各类别均衡分布，避免模型训练时的类别偏差问题。 工业级适用性： 标注数据兼容YOLO系列模型框架，支持快速迁移学习和生产环境部署。 场景多样性： 包含白天/夜间、近距离/远距离、单体/群体等多种拍摄条件，增强模型鲁棒性。
内容概要：本文详细介绍了编译原理中的算符优先分析法，这是一种自底向上的语法分析方法，主要用于处理表达式文法。文章首先解释了算符优先分析的核心思想，即通过比较相邻算符的优先级来决定归约的方式和时机，从而构建语法树。接着，文中定义了三种基本优先关系（<, >, =），并阐述了算符优先文法的条件及其分析算法的具体步骤，包括移进、归约等操作。此外，还详细说明了算符优先关系表的构造方法以及该方法的优缺点。最后，通过具体的文法示例展示了算符优先分析的应用过程，并指出其在早期编译器设计中的广泛应用及其在现代编译器中的持续价值。 适合人群：计算机科学专业学生、编译原理课程学习者、编译器开发工程师等对编译原理有兴趣的人士。 使用场景及目标：①帮助读者理解编译器中表达式分析的基本原理；②掌握算符优先分析法的具体实现步骤；③通过实例加深对算符优先文法的理解，提高语法分析能力。 其他说明：算符优先分析法虽然应用范围有限，但对于表达式处理仍具有重要价值。建议读者结合实际编程练习，深入理解其在编译器设计中的应用场景和技术细节。
内容概要：本文详细介绍了相关向量机和特征选取技术在短期负荷预测中的应用。首先，通过改进传统的Relief算法并引入相关性分析法，提出了一种有效的特征选取方法，用于提取负荷的短期趋势特征和周期性特征。然后，在所选特征和气温数据基础上，应用相关向量机建立了预测模型。最后，使用美国德州电力市场的实际负荷数据进行了仿真分析，验证了该方法的有效性和准确性。此外，程序采用Matlab编写，注释详尽，便于学习和理解。 适合人群：从事电力系统负荷预测的研究人员、工程师以及对机器学习应用于电力行业的学者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要进行短期负荷预测的电力公司或研究机构，旨在提高负荷预测的精度，优化电力调度和资源配置。 其他说明：本文不仅提供了理论依据，还给出了具体的实现步骤和实验结果，有助于读者全面理解和应用相关技术。
数据集介绍：农场与野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：农场与野生动物目标检测数据集 图片规模： - 训练集：13,154张图片 - 验证集：559张图片 - 测试集：92张图片 分类类别： - Cow（牛）：农场核心牲畜，包含多种姿态和场景 - Deer（鹿）：涵盖野外环境中的鹿类目标 - Sheep（羊）：包含不同品种的绵羊和山羊 - Waterdeer（獐）：稀有野生动物目标检测样本 标注格式： YOLO格式标准标注，含精确边界框坐标和类别标签 数据特征： 包含航拍、地面拍摄等多视角数据，适用于复杂环境下的目标检测任务 二、适用场景 智慧农业系统开发： 支持畜牧数量统计、牲畜行为监测等农业自动化管理应用 野生动物保护监测： 适用于自然保护区生物多样性监测系统的开发与优化 生态研究数据库构建： 为动物分布研究提供标准化视觉数据支撑 智能畜牧管理： 赋能养殖场自动化监控系统，实现牲畜健康状态追踪 多目标检测算法验证： 提供跨物种检测基准，支持算法鲁棒性测试 三、数据集优势 多场景覆盖能力： 整合农场环境与自然场景数据，包含光照变化、遮挡等真实场景 精确标注体系： - 经专业团队双重校验的YOLO格式标注 - 边界框精准匹配动物形态特征 数据多样性突出： - 包含静态、动态多种动物状态 - 涵盖个体与群体检测场景 任务适配性强： - 可直接应用于YOLO系列模型训练 - 支持从目标检测扩展到行为分析等衍生任务 生态研究价值： 特别包含獐等稀有物种样本，助力野生动物保护AI应用开发
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一个大规模的中文短文本语料库，用于实体识别和链接任务。BEL包含100K注释的短文本，以及对应于百度知识库中的实体的提及和链接。
数据集介绍：多环境动物及人类活动目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：多环境动物及人类活动目标检测数据集 图片数量： - 训练集：12,599张图片 - 验证集：1,214张图片 - 测试集：607张图片 总计：14,420张图片 分类类别： - bear（熊）: 森林生态系统的顶级掠食者 - bird（鸟类）: 涵盖多种飞行及陆栖鸟类 - cougar（美洲狮）: 山地生态关键物种 - person（人类）: 自然环境与人类活动交互场景 - truck（卡车）: 工业及运输场景的车辆目标 - ungulate（有蹄类动物）: 包括鹿、羊等草食性哺乳动物 - wolf（狼）: 群体性捕食动物代表 标注格式： YOLO格式标注，包含归一化坐标的边界框及类别标签，可直接适配YOLOv5/v7/v8等主流检测框架。 数据特性： 涵盖航拍、地面监控等多视角数据，包含昼夜不同光照条件及复杂背景场景。 二、适用场景 野生动物保护监测： 支持构建自动识别森林/草原生态系统中濒危物种的监测系统，用于种群数量统计和栖息地研究。 农业与畜牧业管理： 检测农场周边的捕食动物（如狼、美洲狮），及时预警牲畜安全风险。 智能交通系统： 识别道路周边野生动物与运输车辆，为自动驾驶系统提供碰撞预警数据支持。 生态研究数据库： 提供7类典型生物与人类活动目标的标注数据，支撑生物多样性分析与人类活动影响研究。 安防监控增强： 适用于自然保护区监控系统，同时检测可疑人员（person）与车辆（truck）的非法闯入。 三、数据集优势 多场景覆盖： 包含森林、公路、山地等多类型场景，覆盖从独居动物（cougar）到群体生物（wolf）的检测需求。 类别平衡设计： 7个类别经专业数据采样，避免长尾分布问题，包含： - 3类哺乳动物捕食者（bear/cougar/wolf） - 2类环境指示物种（bird/ung
内容概要：本文介绍了基于博途1200 PLC和HMI的自动售货机控制系统仿真程序设计。系统实现了纸币投入（1元、5元、10元）、饮料选择、退款等功能。通过博途V16软件进行仿真工程设计，包括PLC程序、IO点表、PLC接线图、主电路图和控制流程图。HMI界面友好，提供纸币投入口、饮料选择界面、退款界面等，实时显示系统状态并提示用户。经过模拟运行和测试，系统表现出良好的稳定性和可靠性。 适合人群：自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC和HMI有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要开发或研究自动售货机控制系统的场合，旨在实现纸币投入、饮料选择和退款功能的自动化控制，提升用户体验和系统稳定性。 其他说明：本文提供了详细的程序设计思路和实现方法，有助于初学者理解和掌握博途1200 PLC与HMI的应用。
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数据集介绍：野生动物与家畜多类别目标检测数据集 数据集名称：野生动物与家畜多类别目标检测数据集 数据规模： - 训练集：8,293张图片 - 验证集：886张图片 - 测试集：445张图片 总数量：9,624张户外场景图片 分类类别： 包含31个动物与人物类别：熊、冠蓝鸦、野猪、猫、牛、郊狼、乌鸦、鹿、犬类、鸭、鹰、狐狸、山羊、鹅、刺猬、马、鼠类、负鼠、猫头鹰、猪、鸽子、豪猪、兔、浣熊、臭鼬、蛇、松鼠、火鸡、狼、花栗鼠及人类。 标注格式： YOLO格式边界框标注，支持主流目标检测框架训练，包含标准化坐标和类别ID。 数据特性： 户外场景采集，涵盖昼夜不同光照条件下的动物行为影像，包含地面视角和部分俯视角度。 1. 生态监测系统开发： 支持构建野生动物自动识别系统，应用于自然保护区生物多样性监测。 1. 农牧业智能管理： 识别家畜与潜在威胁动物（郊狼、野猪等），辅助建设智能牧场安防系统。 1. 城市野生动物管控： 检测浣熊、臭鼬等城市常见野生动物，应用于城市生态管理系统开发。 1. 智能安防系统： 支持人畜共处场景检测，适用于农场、仓库等场所的智能监控方案。 1. 学术研究支持： 为动物行为学、种群生态学研究提供标准化视觉数据支撑。 物种多样性覆盖： 包含31个动物类别，涵盖哺乳动物、鸟类、爬行类等主要动物门类，特别包含多种具有生态指示作用的物种。 场景真实性： 数据采集自真实户外环境，包含复杂背景下的动物检测样本，有效提升模型泛化能力。 专业标注体系： - 严格遵循YOLO标注标准 - 包含动物全身及局部特征标注 - 特殊标注重叠/遮挡场景 - 人类与动物交互场景标注 任务适配性： - 支持目标检测模型训练与验证 - 适用于多类别分类任务 - 兼容YOLOv5/v7/v8等主流框架 生态研究价值： 包含多个生态链关键物种（如顶级掠食者狼、郊狼），支持构建生态系统健康评估模型
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