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传统的离散数学实验教学,通常使用C、C++等程序设计语言来完成相应的课程验证性实验.学生在花费大量的时间和精力完成程序设计后,依然对程序的正确性没有直观的认识.借助Isabelle/HOL交互式定理证明器工具和形式化方法,构建离散数学实验环境,解决离散数学课程实验教学的直观表达问题以及逻辑推理实验的设置.以二叉树这种离散结构的知识点学习为例,阐述如何使用Isabelle/HOL来完成"离散数学"课程的实验教学设计.通过这种实验教学,能使学生对逻辑演算和推理有清晰的认识,同时培养学生的数学和逻辑思维以及创新、应用能力. 相似文献
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随着更多照相和视频捕捉设备的涌现,对于非接触式手势命令的识别提出了很高的需求。本文针对这一趋势,依据实验环境和实际应用的需要,提出了一种在基于OpenCV2.2视觉库和Visual Studio C++来实现的Haar的矩形特征提取并充分利用Adaboost的学习分类模块来实现对特定握拳手势的实时识别和精确定位。本方法使用的迭代算法将弱分类器训练组合为强分类器,经过基于正负样本图片的过程后,所得的级联分类器首先可以根据摄像头捕捉的视频中的实时手势位置,能够识别手势的类型并进行对应画笔轨迹的跟踪实验,并且通过具体的算法,在已识别的各个位置中,实现了去除可能的误差位置,从而使得画笔的轨迹更为流畅。根据统计,所进行的实验对室内环境下握拳手势的识别率可以达到90%,取得了良好的效果。 相似文献
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