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pdfCropMargins pdfCropMargins程序是一个命令行应用程序，用于自动裁剪PDF文件的页边距。 裁剪页边距可以使阅读PDF文档的页面（无论是打印文档还是在屏幕上显示）更容易，因为显示字体更大。 该程序类似于Perl脚本pdfcrop，但有更多选项。 特征 自动检测边距并可以裁剪给定百分比的边距。 可以将所有页面裁切为相同大小以提供统一的外观（例如两张）。 适用于Linux，Windows，Cygwin和OS X / Darwin。 具有用于交互式裁剪的可选图形用户界面（GUI）。 与MuPDF，pdftoppm程序或Ghostscript程序一起使用。 包含适用于Windows的pdftoppm版本。 渲染并分析页面图像以找到边界框，从而使其能够处理嘈杂的扫描PDF。 可以自动应用Ghostscript修复操作来尝试修复损坏的PDF文件。 默认情况下

德国力士乐伺服系统作为一种高性能数字式驱动器，在与上位机通信时，大多采用现场总线。本文 介绍一种OMRON小型PLC采用无协议通信方式与力士乐伺服系统通信的方法。这种方法既可降低系统成 本，又能实现多通道数据通信，集灵活性与可靠性于一体，实用价值甚佳。

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Logos 系列产品提供了丰富的片上时钟资源，其中 PGL22G CLOCK 包含两类 clock tree，第一类 由 global clock 和 regional clock 组成，第二类为 io clock tree，每一类都有相应的 clock tree 和 mux（如 图 1）。 第一类 clock tree 基于区域(region)驱动，PGL22G 划分为 6 个区域，每个区域由 12 个独立的 global clock 及 4 个独立的 regional clock 组成 clock tree。

还在为深度学习开发框架选择而烦恼？试试PyTorch技术文档！它来自Facebook人工智能研究院（FAIR），专为深度学习打造。文档详细介绍了动态图机制，构建模型超灵活，实验迭代超快速。张量操作、神经网络层、优化器等模块讲解全面，GPU加速让计算效率飙升。还有丰富的生态系统，像计算机视觉的TorchVision、自然语言处理的TorchText 。无论你是新手入门，还是经验丰富的开发者，这份文档都能成为你的得力助手，赶紧来探索深度学习的无限可能！ 药物分子生成是药物研发中的核心环节，其目的是设计出具有特定药理活性和良好药代动力学性质的新型药物分子。这一过程传统上耗时长、成本高，并伴随着大量的实验和筛选工作。然而，随着人工智能技术特别是深度学习的发展，新的药物分子生成方法为药物研发带来了革命性的变革。 Transformer架构，最初在自然语言处理领域取得巨大成功，如今已被证明在药物分子生成方面具有独特的潜力。该架构的核心是其强大的序列建模能力，尤其是多头自注意力机制，它能够捕捉到序列中字符或元素之间的长距离依赖关系。通过这种机制，Transformer能够学习到药物分子表示，如SMILES字符串中复杂的模式和规律，并生成结构合理的药物分子。 基于Transformer的TransORGAN模型，正是在这样的背景下被提出来解决药物分子生成的挑战。TransORGAN模型采用了Transformer编码器和解码器的经典设计，并在模型中加入了输入嵌入层、生成器和解码器。输入嵌入层负责将SMILES字符串中的字符转换成低维向量表示；Transformer编码器对这些嵌入向量进行特征提取和转换；生成器根据编码器的输出生成潜在的分子表示；解码器再将潜在分子表示转换回SMILES字符串。 在模型的具体实现上，TransORGAN使用了PyTorch框架，这是一个由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的深度学习框架。PyTorch以其动态图机制著称，使得模型构建和实验迭代变得极其灵活和快速。张量操作、神经网络层和优化器等模块都得到了全面的讲解，同时GPU加速功能显著提升了计算效率。此外，PyTorch拥有丰富的生态系统，包括TorchVision和TorchText等库，分别支持计算机视觉和自然语言处理的深度学习应用，为开发者提供了强大的支持。 TransORGAN模型在ZINC数据集上的实验验证进一步证实了其在药物分子生成中的有效性。ZINC数据集包含了大量的药物分子，是评估相关模型性能的重要资源。通过在ZINC数据集上的应用，TransORGAN模型展示了其在药物分子生成上的高效率和准确性，为未来的药物研发工作提供了新的范式。 总结而言，随着深度学习技术的不断进步，特别是PyTorch这类先进框架的出现，基于Transformer的TransORGAN模型为药物分子生成领域带来了创新的方法。通过高效准确地生成新的药物分子，TransORGAN有望显著提升药物研发的效率和成功率，并在未来为更多难治性疾病的治疗提供新的药物选择。

SOFTUNEV3中文说明.PDF

### 中医舌诊基础知识及临床应用 #### 一、引言 中医舌诊作为中医诊断的重要组成部分，通过观察患者的舌头状态来判断健康状况和疾病情况。作为一种直观且实用的诊断手段，舌诊不仅被广泛应用于临床实践中，也成为个人健康管理的重要工具之一。 #### 二、舌诊的历史与意义 - **历史背景**：舌诊起源于中国古代，早在《黄帝内经》中就有相关记载。随着中医理论的发展和完善，舌诊逐渐形成了一套系统性的诊断方法。 - **临床意义**： - **诊断疾病**：通过观察舌质的颜色、形态、润燥等变化，辅助诊断各种疾病。 - **指导治疗**：根据不同的舌象特点，选择合适的治疗方法和药物。 - **评估疗效**：在治疗过程中，观察舌象的变化来判断疗效的好坏。 - **体质辨识**：通过舌诊了解个体体质特征，进行个性化的健康管理。 #### 三、舌诊的基本内容 - **舌质**：包括颜色（如淡红、红、绛红等）、形态（胖大、瘦小、裂纹等）。 - **舌苔**：涉及颜色（白、黄、灰黑等）、厚度（薄、厚）、润燥程度。 - **特殊舌象**：如镜面舌、地图舌等，这些舌象往往提示特殊的疾病状态或体质特征。 #### 四、舌诊的实际应用 - **疾病诊断**：舌诊能够帮助识别多种疾病的早期症状，例如心脑血管疾病、消化系统疾病等。 - **用药指导**：根据患者的具体舌象特征，选择合适的中药配方，实现个性化治疗。 - **疗效评价**：在治疗过程中，定期检查舌象变化，以评估治疗效果，及时调整方案。 - **体质养生**：结合舌诊结果，为个人提供定制化的饮食建议和生活方式指导，促进身体健康。 #### 五、舌诊教学资源 - **书籍资料**：《中医舌诊临床图解》等专业书籍提供了大量的舌象图片和临床案例，有助于学习者理解和掌握舌诊技巧。 - **在线资源**：网络上有许多关于舌诊的教学视频和文章，可供自学参考。 - **临床实践**：参与实际诊疗活动，亲身体验舌诊过程，是提高舌诊技能的有效途径。 #### 六、结语 中医舌诊作为一门古老而实用的诊断技术，在现代医学体系中仍然占有重要地位。通过对舌象的细致观察，不仅可以帮助医生更准确地判断疾病状态，还能为个人健康管理提供有力支持。随着现代科技的发展，舌诊的研究也在不断进步，其科学性和实用性将进一步得到提升。 中医舌诊不仅是一种独特的诊断方法，更是连接传统与现代、理论与实践的桥梁。通过不断的学习和实践，每个人都可以掌握这项宝贵的技术，从而更好地维护自己和他人的健康。

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非线性系统与控制理论基础：相对阶与零动态（Lie导数） Lie导数是研究非线性系统动态行为的重要工具，它提供了一种在流形上度量向量场之间相互作用的方式。考虑一个从R^n到R的函数λ和从R^n到R^n的向量场f，都在开集U上定义，且λ在U上具有C1连续性。Lie导数Lfλ(x)定义为λ沿着f的导数，计算公式为Lfλ(x) = ∂λ(x)/∂x * f(x)，即λ关于x的偏导数与f(x)的内积。通过重复应用Lie导数，我们可以得到LgLfλ(x)和Lkfλ(x)的形式。 举例来说，我们可以分析一维情况，如x∈R，λ(x) = x^2，f(x) = √x。这时，可以计算出Lfλ(x) = 2x * √x，以及Lλf(x) = 1/2 * √x * x^2。另一个二维例子是，x∈R^2，λ(x1, x2) = x21，f(x1, x2) = [x21 + x22, x31 + x32]^T。此时，Lfλ(x1, x2) = 2x1 * (x21 + x22)。 接下来，我们讨论非线性系统的零动态。零动态是指系统在某种特定输入下，其输出与输入无关的部分。这涉及到相对阶的概念。相对阶r是在点x0处，如果满足以下两个条件，则非线性单输入单输出（SISO）系统ẋ = f(x) + g(x)u，y = h(x)的相对阶为r： 1. 在x0的邻域内，对于所有k < r - 1，LgLkfh(x) = 0。 2. LgLr−1fh(x0) ≠ 0。 需要注意的是，可能存在相对阶无法定义的点。如果LgLkfh(x) = 0 对于所有k ≥ 0，那么在t0附近，系统的输出不会受到输入的影响。 例如，Van der Pol振荡器系统是一个典型的例子，其动力学方程为： ẋ = [x2^2 * ωζ(1 - µx1^2), x2 - ω^2x1]^T + [0, 1]^Tu 其中，y = x1时，相对阶为2；而y = sin(x2)时，相对阶为1（在定义的范围内）。 相对阶的解释是：在t = t0时刻，输出y需要被导数多少次，才能显式地表现出输入u(t0)的值。如果g(x)是向量值函数，即g(x) = [g1(x), ..., gn(x)]^T，那么： - 当k = 0时，y = h(x)，dy/dt = ∂h/∂x * ẋ = Lfh + Lgh * u。 - 当k = 1时，假设Lgh = 0（满足条件1），则有˙y = Lfh，d²y/dt² = ∂(Lfh)/∂x * (f(x) + g(x)u) = L2fh + LgLfh * u。 如果LgLfh ≠ 0，则r = 2（满足条件2），否则r可能小于2。 总结起来，Lie导数是分析非线性系统动态的关键工具，它帮助我们理解系统中不同部分如何相互作用。相对阶和零动态则为设计控制器提供了依据，特别是在确保输出对输入敏感性或无响应性时。理解和掌握这些概念对于非线性控制系统的设计和分析至关重要。