江西某企业环境管理现状及会计行为的调查,胡丹,王京芳, 本文对一家已通过ISO9000和ISO14000标准体系认证的制造企业A进行实地调查研究,分别对其制造科和综合管理办公室有关人员就环境管理体�
2024-03-04 08:29:57 1.28MB 首发论文
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SAP Overview of Joint Venture Accounting
2024-01-24 17:08:31 791KB
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crowd-counting-cnn This implementation is from The author implements MCNN model on Shanghaitech dataset. I just modified some details to create UCSD dataset and UCF_50 dataset and test the MCNN model on these dataset. I am not sure whether it is okay to upload the modified implementation and if it is wrong, please contatct me and I will delete it. . UCF_50 在MCNN上测试UCF_50dataset,根据设置,使用5折交叉验证,所以,数
2023-12-26 19:41:42 327.14MB Python
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sap press doc 解压密码:abap_developer
2023-12-06 17:03:50 46.1MB press
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Function Point Counting Practices Manual 4.3.pdf
2023-07-05 18:21:40 2.33MB ifpug cpm
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RGBD人群计数 PyTorch对CVPR2019论文的实施: “用于RGB-D人群计数和定位的密度图回归引导检测网络” [ ] [] 李东泽*,李静*,贾正,罗维新,高胜华 (*平等贡献) 要求 的Python:3.x 火炬:1.1+ 毫米波检测:1.0 ShanghaiTechRGBD数据集 下载我们的ShanghaiTechRGBD数据集: ShanghaiTechRGBD/ ├── train_data/ ├── train_img/*.png ├── train_depth/*.mat └── train_gt/*.mat └── test_data/ ├── test_img/*.png ├── test_depth/*.mat └── test_bbox_anno/*.mat 数据预处理的一些解释: 深度的度量单位
2023-03-07 15:06:42 12.38MB Python
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CrowdCountingDataset是一个高密度人群图像数据,图片来自FLICKR网站。数据集由视频中帧的RGB图像(作为输入)和每帧计数的对象组成,这是图像中行人(对象)的数量。该数据集是用商场的网络摄像头记录的同一地点的3个通道的图像是480x640像素,但每帧的人数不同,主要用于人群计数的问题。
2023-03-06 09:52:19 8.01MB 数据集
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使用陨石坑计数来确定月球的年龄 MATLAB代码用于对月球图像上的陨石坑进行计数,并根据相对的陨石坑计数来插值年龄。 可以从-> 拍摄月球图像 可以基于输入图像每像素的距离(可以在LROC上找到)更改pixeldens参数。
2022-12-14 19:47:23 2KB MATLAB
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IPFUG官方功能点识别指南-最新版-4.3版(英文版) Function Point Counting Practices Manual 4.3
2022-10-19 16:57:57 1.95MB IPFUG CPM 4.3
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yolov4-deepsort 使用YOLOv4,DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法,它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT(带有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪)中,以创建一个高度精确的对象跟踪器。 关于对象的对象跟踪器的演示 汽车上的对象跟踪器演示 入门 首先,请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由,因为它可以为您配置CUDA工具包版本。 conda(推荐) # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov4-cpu # Tensorflow GPU conda env create -
2022-10-18 09:17:22 73.99MB Python
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