只是这些可降解的塑料制品和传统塑料之间，在外观上很难进行有效区分，如果在回收环节没有做好，可能会污染塑料的回收并降低效率。伦敦大学学院（UCL）的研究人员在 Frontiers in Sustainability 上发表了一篇论文，他们使用机器学习自动对不同类型的可堆肥、可生物降解塑料进行分类，并将它们与传统塑料区分开来。该研究的通讯作者 Mark Miodownik 教授说：“准确性非常高，可以使该技术在未来切实可行地用于工业回收和堆肥设施”。IT之家从报道中获悉，研究人员利用了人工智能，对 5mm 乘以 5mm 到 50mm 乘以 50mm 之间的塑料材质进行分类。本次测试的传统塑料主要为 PP、PET 材质（主要用于食品容器和饮料瓶）；可堆肥、可生物降解塑料样品主要为 PLA 和 PBAT 材质，用于杯盖、茶包和杂志包装。结果表明成功率很高：当样品测量值超过 10 毫米 x 10 毫米时，该模型对所有材料都达到了完美的精度。然而，对于尺寸为 10 毫米 x 10 毫米或更小的甘蔗衍生材料或棕榈叶材料，误分类率分别为 20% 和 40%。查看尺寸为 5mm x 5mm 的碎片，一些材料的识别比其他材料更可靠：对于 LDPE 和 PBAT 碎片，错误分类率为 20%；两种生物质衍生材料的错误识别率分别为 60%（甘蔗）和 80%（棕榈叶）。 这似乎非常适得其反，因为太多的gem会在window上破裂。我一直在处理很多mysql和ruby-mysqlgem问题(gem本身发生段错误，一个名为UnixSocket的类显然在Windows机器上不能正常工作，等等)。我只是在浪费时间吗？我应该转向不同的脚本语言吗？ 最佳答案 我在Windows上使用Ruby的经验很少，但是当我开始使用Ruby时，我是在Windows上，我的总体印象是它不是Windows原生系统。因此，在主要使用Windows多年之后，开始使用Ruby促使我切换回原来的系统Unix，这次是Linux。Rub
目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称
最近在学习CAN，记录一下，也供大家参考交流。推荐几个我觉得很好的CAN学习，本文也是在看了他们的好文之后做的笔记首先是瑞萨的CAN入门，真的通透；秀！靠这篇我竟然2天理解了CAN协议！实战STM32F4CAN！原文链接：https://blog.csdn.net/XiaoXiaoPengBo/article/details/116206252CAN详解（小白教程）原文链接：https://blog.csdn.net/xwwwj/article/details/105372234一篇易懂的CAN通讯协议指南1一篇易懂的CAN通讯协议指南1-知乎(zhihu.com)视频推荐CAN总线个人知识总
深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯：公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时，遇到的各种各样的问题及解决办法，希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal
require"socket"server="irc.rizon.net"port="6667"nick="RubyIRCBot"channel="#0x40"s=TCPSocket.open(server,port)s.print("USERTesting",0)s.print("NICK#{nick}",0)s.print("JOIN#{channel}",0)这个IRC机器人没有连接到IRC服务器，我做错了什么？ 最佳答案 失败并显示此消息::irc.shakeababy.net461*USER:Notenoughparame
我完全不是程序员，正在学习使用Ruby和Rails框架进行编程。我目前正在使用Ruby1.8.7和Rails3.0.3，但我想知道我是否应该升级到Ruby1.9，因为我真的没有任何升级的“遗留”成本。缺点是什么？我是否会遇到与普通gem的兼容性问题，或者甚至其他我不太了解甚至无法预料的问题？ 最佳答案 你应该升级。不要坚持从1.8.7开始。如果您发现不支持1.9.2的gem，请避免使用它们(因为它们很可能不被维护)。如果您对gem是否兼容1.9.2有任何疑问，您可以在以下位置查看:http://www.railsplugins.or
如何学习ruby的正则表达式？(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具，因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby的正则表达式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1881231/
我遇到了同样的问题here对于python，但对于ruby。我需要输出这样一个小数字:0.00001，而不是1e-5。有关我的特定问题的更多信息，我正在使用f.write("Mynumber:"+small_number.to_s+"\n")输出到一个文件对于我的问题，准确性不是什么大问题，所以只做一个if语句来检查是否small_number那么更通用的方法是什么？ 最佳答案 f.printf"Mynumber:%.5f\n",small_number您可以将.5(小数点右侧5位数字)替换为您喜欢的任何特定格式大小，例如，%8
深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG
文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式：ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk=Var(yt)Cov(yt,yt−k)其中分子用于求协方差矩阵，分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型，求出其滞
