车辆检测在自动化和智能系统中应用广泛，而使用深度学习模型进行车辆检测已成为主流。孟加拉国的车辆检测领域相对未开发，但是使用“你只看”（YOLO）模型可以提高车辆检测的准确性和效率。本研究通过分析YOLOV3、YOLOV5s和YOLOV5x等不同YOLO架构的性能表现，找到最合适的架构进行车辆检测。实验结果表明，在孟加拉国交通图像中，基于YOLO的车辆检测架构可以实现快速准确的车辆检测。
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使用MATLAB实现的车辆识别工具，可选择RCNN模型和分类模型对图像或视频进行操作，采用手动选择目标进行训练，可根据载入图像或视频识别其中车辆的位置和型号，并将车辆框选出来，以便识别。
孟加拉语字典:stardict或goldendict的Bangladictionary
孟加拉国作为一个发展中国家，一直面临着贫困，粮食价格上涨，腐败，财富分配不均，失业，生活条件贫困，犯罪活动增多等问题。 这项研究的目的是通过利用孟加拉国贾马尔普尔区监狱的囚犯提供的信息，探索贫困的生活
燃烧七种常用生物质之后，颗粒物（PM）对碳质物质进行表征，其中白花树（Albiziajulibrissin），枯叶（桃花心木），波罗蜜树（Artocarpusheterophyllus），雨树（Sam
精益六西格码是一种事实驱动的工具，结合了两种强大的业务策略，即精益制造和六西格玛。 精益六西格码被用于行业中，以消除浪费，减少工艺差异并防止产品制造不良，从而降低能耗和整体负面环境影响。 在这种情况下
基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别
为了方便快速地进行车速测量，提出一种用于测量视频图像中车辆速度的方法。该方法取运动角点为特征量，通过选择灰度相关函数为特征匹配函数，实现了车辆在一定帧差内移动距离的测量。与传统方法相比，该方法不仅对设
孟加拉国是世界上最重要的气候脆弱国家之一。 近年来，全国的气候变化研究受到研究人员和政策制定者的广泛关注。 全国范围内的大量全球气候变化研究都使用气候模型来估算未来的预测和不确定性。 在间气候变化专门
背景：败血症是一种危及生命的状况，每年在全球影响约2700万人。 缺乏适当的管理，脓毒症可能发展成严重的脓毒症和败血性休克，每年约有800万例患者因此而死亡。 长期以来，人们可以预见到对污染物的初步鉴
多媒体在教学中的应用不可避免地趋于流行，这是由于多媒体的诸多益处已被确立并被重新研究为教学过程中不可分割的教学辅助工具。 但是由于许多内部和外部因素，孟加拉国的许多机构都无法采用此技术辅助组件。 本文
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