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中国传统习俗：过小年介绍PPT模板

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数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中jpg图片总计：8520 Annotations文件夹中xml文件总计：8520 labels文件夹中txt文件总计：8520 标签种类数：8 标签名称:["Burn-through","Crack","Excess Reinforcement","Good Welding","Overlap","Porosity","Spatters","Undercut"] 标签中文对照:[烧穿、裂纹、过度加固、良好、重叠、多孔、溅落物、咬边] 每个标签的框数（注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准）： Burn-through 框数 = 107 Crack 框数 = 2347 Excess Reinforcement 框数 = 10921 Good Welding 框数 = 2504 Overlap 框数 = 275 Porosity 框数 = 29593 Spatters 框数 = 75509 Undercut 框数 = 525 总框数：121781 图片清晰度（分辨率：像素）：清晰 图片是否增强：是 标签形状：矩形框，用于目标检测识别 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

【多机器人路径规划】基于动态边权膨胀与节点预留历史机制的多智能体无冲突轨迹生成方法（Matlab代码实现）

内容概要：本文提出了一种基于动态边权膨胀与节点预留历史机制的多智能体无冲突轨迹生成方法，旨在解决多机器人路径规划中的碰撞与死锁问题。该方法通过动态调整路径搜索过程中图模型的边权重，结合历史节点占用信息进行路径优化，有效提升路径规划的安全性与全局效率。算法在保证各智能体从起始点到目标点可达的同时，避免时空冲突，适用于密集环境下的多机器人协同作业场景，并通过Matlab仿真验证了其有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定算法基础和机器人路径规划背景，从事自动化、智能控制、移动机器人或人工智能方向研究的研发人员与研究生。; 使用场景及目标：① 解决多机器人系统中的路径冲突与死锁问题；② 实现复杂环境中多智能体的高效、安全轨迹规划；③ 为工业自动化、仓储物流、无人车队等多主体协同系统提供路径规划解决方案； 其他说明：该方法结合了图搜索优化与冲突消解策略，具有较强的工程应用潜力，建议使用者深入理解其动态权重机制与节点预留逻辑，并结合具体应用场景进行参数调优与算法扩展。