摘要：本文研究了双闭环直流调速系统的设计与仿真，采用转速和电流双闭环结构（ASR外环+ACR内环）提高动态性能。通过参数计算和模块化设计构建了Matlab/Simulink仿真模型，分析了不同KT参数（0.25和1）下的电流环响应特性。仿真结果表明：系统能有效控制起动电流（空载/满载工况下均稳定在给定转速），具备抗扰能力（4秒加载后快速恢复稳态）。双闭环结构实现了电流快速跟踪与转速精确调节，在保证

生成式人工智能的崛起为我们带来了前所未有的机遇，同时也伴随着诸多挑战。在享受其带来的便利和创新的同时，我们必须正视其可能引发的问题，并积极采取应对措施。通过技术创新、应用拓展以及合理的政策引导，我们有望在未来的数字化时代中，更好地利用生成式人工智能推动社会进步，创造更加美好的未来。

摘要：本文介绍了一个基于YOLOv8的水果识别系统，包含330张已标注图片数据集（苹果、橘子、香蕉三类）、训练好的模型（255轮训练，88.1%精确率）和完整UI界面。系统支持图片/视频/摄像头检测，可显示目标置信度、位置信息并统计数量，检测结果可保存。研究背景探讨了YOLOv8在水果识别中的应用价值，系统具备零售结算、农业分拣和教育实践等多场景应用潜力，框架可扩展至更多水果品类。该项目展示了从数

本设计最终实现了基于YOLOv5的电动车头盔佩戴检测算法，该算法能够在实时性和准确性方面达到较高的水平。实验结果表明，改进后的模型在保持实时性为49FPS的情况下，均值平均精确度相比原始的YOLOv5模型从原来的83.3%提升到了85.3%，精确率从 83.8%上升到了86.5%，召回率从78.4%上升到79.4%。相较于原先的模型，改进后的 YOLOv5模型在小目标检测上优势明显，能在保持YOL

处理完成的数据集总共有1206张图片用于模型的训练阶段，而为了评估模型的泛化能力，还特别划分了518张图片用于验证集。这些图片涵盖了秸秆焚烧数据集中的复杂场景，包括了白天、夜间等多种环境，确保了数据集的多样性和复杂性。在这些图片中，检测的类别包括“fire”（秸秆焚烧火焰）和“smoke”（秸秆焚烧烟雾），数据集中包含了超过1200个秸秆焚烧烟雾目标和超过1500个秸秆焚烧火焰目标，这为训练一个精

数据集2000多张，包含10中工业金属缺陷目标：‘crease’:“折痕褶皱”,‘crescent_gap’:“新月形间隙”,‘inclusion’:“夹杂物”,‘oil_spot’:“油斑”,‘punching_hole’:“冲孔”,‘rolled_pit’:“轧坑”,‘silk_spot’:“丝斑”,‘waist_folding’:“腰折”,‘water_spot’:“水斑”,‘welding

在骨折诊断研究中，一个精心设计的数据集是训练精确AI模型的基石。我们创建了一个包含4083张骨折图片的数据集，旨在推动该领域的技术发展。该数据集分为训练集、验证集和测试集，分别为3242张、423张和418张，确保模型在多样化数据上的训练和独立数据上的验证。每张图片都经过了严格的预处理，包括方向校正、去除EXIF信息、统一分辨率调整至640x640像素，并应用自适应均衡化技术增强对比度，以突出骨折

最后，图3.3右下角的图表反映了训练集中目标高宽比例的分布状况，了解人脸目标的高宽比例分布对于模型的准确性至关重要，因为不同角度和姿态的人脸可能会导致不同的高宽比。检测结果模块则是考虑到推理结果可能包含多个目标，用户可以通过该模块快速选择并定位到该目标，查看该推理目标的类型、置信度、位置坐标信息等，除此之外，该模块还统计了模型对本次检测源检测用时和检测结果中目标数量。“关闭”则是将该系统关闭。实验

mAP50-95是一个更严格的评价指标，它计算了在50-95%的IoU阈值范围内的mAP值，然后取平均，这能够更准确地评估模型在不同IoU阈值下的性能。未来的工作将致力于进一步提升模型的鲁棒性，并探索更加高效的模型部署方案，以适应更多样化的水下环境。这些指标共同提供了对YOLO模型性能的全面评估，包括模型的准确性、效率和实用性。在训练过程中，需要调整超参数，如学习率、批大小和训练周期，以优化模型在

平均精度（Average Precision, AP）：这个指标衡量的是，在不同的置信度阈值下，精确度和召回率的平均表现。如果一个系统需要检测多种类型的对象，比如猫、狗、鸟等，mAP就是这些类别AP值的平均，它提供了一个整体的性能评价。精确度（Precision）：这个指标告诉你，系统检测到的对象中，有多少是真正存在的。YOLO系列的一个优点就是它的速度非常快，可以在视频流中实时检测对象，而不会有