-MATLAB_北京理工大学数值分析《数值计算方法》丁丽娟-数值实验作业（MATLAB）和课后作业.zip

这个程序主要是作为作者的练习和帮助完成课程而编写的。 自从学习了 MATLAB 2 周以来，我受到了构建 Pourbaix 和 Tafel 图所需的重复计算的启发。 该程序接受用户输入，这些值（如离子浓度、delta G、pH）应在使用程序之前提供给用户。 不幸的是，如果用户没有某些值，则他们必须找到适合提示的值，否则该程序可能无法使用。 由于我对 MATLAB 非常陌生，我不确定如何使这个程序达到最佳状态，但我将主要致力于改进程序以处理许多离子种类。 普贝图是可以描绘出经历腐蚀的物种的图——具体来说，我们能够确定 pH 值和电池电压的区域，使金属变得贵重、具有保护性钝化层或将腐蚀成离子物种并导致质量损失。 Tafel 图是向我们展示电化学React的电压如何相对于电流溶解常数的对数变化的图。 然后我们可以计算将导致渗透到金属中的临界电流溶解和电压。 该程序将计算这些提供正确的值。

在数字信号处理领域，语音识别技术的研究是当前极为活跃的课题，尤其在人机交互、手持设备以及智能家电等领域展现出广阔的应用前景。语音信号参数分析是语音信号处理的基础，它包括时域、频域及倒谱域等分析。本文探讨了语音信号在时域和频域内的参数分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW（动态时间规整）算法的特定人孤立词语音信号识别。 时域分析是一种直观且应用广泛的语音信号分析方法，它能帮助我们获取语音信号的基本参数，并对语音信号进行分割、预处理和大分类等。时域分析的特点包括直观性、实现简单、运算量少、可以得到重要参数以及通用设备易于实现。短时能量分析和短时过零率分析是时域分析中的重要组成部分。短时能量分析能有效区分清音段和浊音段，区分声母与韵母的分界，无声与有声的分界以及连字的分界。短时过零率分析主要用于端点侦测，特别是估计清音的起始位置和结束位置。 频域分析中，短时傅立叶变换（STFT）是一种分析语音信号时频特性的有效工具。STFT通过在短时间窗口内对语音信号进行傅立叶变换，可以及时跟踪信号的频谱变化，获得其在不同时间点的频谱特性。STFT的时间分辨率和频率分辨率是相互矛盾的，通常采用汉明窗来平衡这一矛盾。长窗可以提供较高的频率分辨率但较低的时间分辨率，反之短窗则高时间分辨率而低频率分辨率。 动态时间规整（DTW）算法是语音识别中最早出现的、较为经典的一种算法。该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的问题，非常适合处理特定人孤立词的语音识别。MATLAB作为一种高效的数值计算和可视化工具，为语音信号的分析和语音识别提供了良好的操作环境。在MATLAB环境下，不仅能够进行语音信号的参数分析，还能有效实现基于DTW算法的语音信号识别。 在语音信号处理中，只有通过精确的参数分析，才能建立高效的语音通信、准确的语音合成库以及用于语音识别的模板和知识库。语音信号参数分析的准确性和精度直接影响到语音合成的音质和语音识别的准确率。因此，语音信号参数分析对于整个语音信号处理研究来说意义重大。 随着技术的发展，语音识别技术有望成为一种重要的人机交互手段，甚至在一定程度上取代传统的输入设备。在个人计算机上的文字录入和操作控制、手持式PDA、智能家电以及工业现场控制等应用场合，语音识别技术都将发挥其重要作用。语音信号的处理和分析不仅能够推动语音识别技术的发展，也能够为相关领域带来创新与变革。 本文通过MATLAB平台对语音信号时域、频域参数进行了详尽分析，并成功实现了特定人孤立词语音识别的DTW算法。研究成果不仅展示了DTW算法在语音识别领域的应用效果，同时也验证了MATLAB在处理复杂数字信号中的强大功能和应用潜力。本文的内容和结论对从事语音信号处理与识别研究的科研人员和技术开发者具有重要的参考价值。未来的研究可以进一步拓展到非特定人语音识别、连续语音识别以及多语言环境下的语音识别等问题，以提升语音识别技术的普适性和准确性。此外，随着人工智能技术的不断进步，结合机器学习、深度学习等先进技术，有望进一步提高语音识别的智能化和自动化水平。

DynamicsCrm-CustomJobs 版本：3.2.1.1 一个非常强大的 CRM 解决方案，提供了多种选项来控制 CRM 中的调度作业。 特征 行动 操作或工作流 操作将输入参数作为 JSON 成功时删除作业的选项 故障动作 包括最大重试次数 重试时间表 失败和重试到期操作 目标 单个目标或多个目标 对于多个目标 使用 GUI 指定过滤器支持分页 支持分页 计时器 定义执行倒计时 考虑工作时间的选项 经常性工作 支持1分钟粒度 支持“本月的第 n 天”模式 支持排除 可以定义日期范围 可以定义天、月等。 可以对排除项进行分组以便于参考 平台 集成到 CRM 视窗服务 很快：Azure WebJob 支持日志记录，包括每次执行操作的异常详细信息 故障恢复的应急过程 指导 在通用或通用配置表中设置参数值 在自定义作业引擎实体中创建记录 “服务”平台不需要 “启动发动机”

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/e5a15bf692de 本项目是一个基于Python语言开发的自动组卷评卷考试系统，旨在实现自动组卷、考生答题、自动阅卷评分等功能。系统从题库中随机抽取试题组成试卷（满分100分），提供考生考试答题操作界面，并实现自动阅卷评分。项目已完成考试定时、自动组卷、客观题自动判卷、自动评分和考试界面设计等功能。 姓名：刘文晨 学号：2018080901006 学院：计算机科学与工程学院 前端：实现登录和注册功能，核验考生身份。身份正确时进入考试界面，否则需重新输入。考试界面随机分配考题，考生答题后即时判卷打分，完成所有题目后显示总分（85分及以上为合格，否则为不合格）。考试开始后自动计时，超时自动结束考试并统计分数，同时播放音乐。 后端：采用文件读写方式存储信息和题库，便于部署。完成考生身份核验、题库自动组卷，并按前端需求传递数据。 操作系统：Windows 10 编程语言：Python 3.8 文件目录需完整拖拽至本机，所有文件读写会自动检测当前目录。 运行FrontEnd.py启动系统。 测试账号包括管理员账号admin（密码123456）、测试账号test1和test2（密码与账号相同），以及调试用的空账号（无需密码，直接登录）。 界面操作：选择选项后，选项右侧文本框显示当前选项，按确认键完成答题。若答案正确，左上角分数会更新。

《Python语言程序设计》是电子科技大学开设的一门重要课程，主要教授学生如何使用Python进行高效、灵活的编程。这门课程的考核方式包括了平时作业和期末课设两部分，旨在全面评估学生的编程能力和理解力。提供的压缩包文件中包含了四次的平时作业和一次期末课设题目，为学生提供了丰富的实践机会，同时也对他们的Python技能提出了较高要求。 我们来看这四次平时作业。每次作业包含25道编程题，这意味着学生们需要解决100个不同的编程问题，涵盖了Python的基础语法、控制结构、函数、数据结构、错误处理、模块导入等多个方面。这些题目旨在帮助学生巩固课堂所学，提升解决实际问题的能力。例如，可能有的题目会要求实现简单的算法，如排序和搜索；有的可能涉及文件操作，如读写文本或CSV文件；还有的可能涉及面向对象编程，需要学生创建类和对象。这些编程题目的多样性和深度有助于激发学生的学习兴趣，同时也能检验他们在不同情境下的编程技巧。 期末课设通常是一个综合性的项目，它可能要求学生运用整个学期学到的知识来完成一个实际的编程任务。这个阶段，学生们可能需要设计并实现一个功能完备的程序，例如，开发一个小型的Web应用、数据分析工具或者游戏。在这个过程中，他们不仅需要展示出对Python语言的深入理解和熟练运用，还需要具备良好的代码组织能力、调试技巧以及文档编写能力。此外，期末课设通常也鼓励团队合作，培养学生的协作精神和沟通技巧。 在Python语言中，掌握基础语法是至关重要的，包括变量、运算符、流程控制（if-else、for、while）、函数定义和调用、异常处理等。同时，理解并能灵活运用Python的数据结构，如列表、元组、字典和集合，对于解决复杂问题非常关键。另外，Python的内置模块如os、sys、math、random等也是常用于实际编程的工具，学生需要学会如何有效地利用它们来提高代码的效率和可读性。 电子科技大学的《Python语言程序设计》课程通过多样化的作业和课设，旨在培养学生的实际编程能力，使他们能够在遇到问题时迅速找到解决方案，并能够独立完成具有一定规模的项目。通过这些练习，学生不仅可以深化对Python语言的理解，还能锻炼到项目管理和团队协作的技能，为未来的学术研究或职业生涯打下坚实的基础。而"ahao4"这个文件很可能是其中某次作业或课设的解题代码示例，供学生参考和学习。

FJSP的标准测试数据集，包含18个算例。数据来源：S. Dauzère-Pérès and J. Paulli. Solving the General Multiprocessor Job-Shop Scheduling Problem. Technical report, Rotterdam School of Management, Erasmus Universiteit Rotterdam, 1994.

在当前的智能交通系统研究中，准确预测交通流量一直是核心问题之一。随着深度学习技术的发展，其在时间序列预测领域的应用越来越广泛，特别是对于像纽约这样的大都市，出租车作为城市公共交通的重要组成部分，其流量的实时准确预测对于城市交通管理和规划具有重要意义。 本次研究以纽约市出租车的运行数据为研究对象，利用深度学习模型进行流量预测。通过对出租车GPS轨迹数据的分析，提取出行时间和空间特征，结合天气、节假日、事件等外部因素，建立起了综合的流量预测模型。研究的目标是通过分析历史数据，找出影响出租车流量的关键因素，并建立能够准确预测未来出租车流量变化的模型。 在模型选择方面，研究采用了多种深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等，以比较它们在交通流量预测中的表现。CNN擅长从空间特征中提取信息，而RNN及其变种LSTM和GRU则更擅长处理时间序列数据。此外，研究还可能涉及对这些基础模型的改进与优化，例如引入注意力机制、集成学习方法等，以提高预测的精度和稳定性。 在数据预处理方面，原始数据需要经过清洗和标准化处理。清洗主要是去除错误和异常数据，而标准化则包括将数据缩放到统一的范围或者分布，以减少不同特征量级差异对模型训练的影响。此外，为了更好地捕捉时间序列的动态特征，可能还需要对时间序列数据进行重采样，比如将小时级别的数据转换为分钟级别。 研究中还会考虑模型的泛化能力，通过交叉验证、时间序列分割等方法，评估模型在未知数据上的表现。预测模型的性能评价指标可能包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。 本研究旨在利用深度学习技术，通过分析大量出租车运行数据，建立高精度的出租车流量预测模型，以期为城市交通管理和规划提供科学依据，减少交通拥堵，提升城市运行效率。

深度学习在出租车流量预测中的应用是当今智能交通系统研究的重要课题之一。出租车流量作为城市交通状态的一个重要指标，直接关系到城市交通的效率和居民出行的便利。运用深度学习技术进行出租车流量预测，能够为交通管理部门提供科学的决策支持，提高交通资源的利用效率，减少拥堵现象。 在进行深度学习模型构建时，首先需要收集相关数据，这包括但不限于出租车的GPS行车轨迹数据、时间、天气情况、节假日、特殊事件等信息。这些数据经过预处理后，可以用来训练和验证深度学习模型。常见的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。这些模型在处理序列数据和空间数据方面表现出色，能够捕捉到数据中的时间序列特征和空间特征，从而提高预测的准确性。 例如，CNN模型擅长从空间角度分析数据，可以用来识别和提取与出租车流量相关的地图特征。而RNN和LSTM模型则善于处理时间序列数据，能够考虑到时间上的连续性，对出租车流量随时间变化的趋势进行预测。在实际应用中，研究者们常常将不同类型的数据和模型相结合，构建混合模型，以期达到更好的预测效果。 此外，深度学习模型的训练过程需要大量的计算资源和时间，因此优化模型结构和算法至关重要。在模型训练之前，需要对数据进行标准化或归一化处理，以确保模型收敛的速度和效果。同时，选择合适的损失函数和优化器也是提高模型性能的关键。损失函数用于评估模型预测值与实际值之间的差异，常用的损失函数有均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。优化器如Adam、SGD等，则用于调整模型参数以最小化损失函数。 除了模型构建之外，深度学习模型的评估也十分关键。在出租车流量预测的背景下，评估指标通常包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。这些指标能够从不同角度反映模型的预测性能，帮助研究者找出模型的不足之处，并进行相应的调整。 在完成模型训练和评估之后，最终的目标是将模型部署到实际应用中。这意味着模型需要具备良好的泛化能力，能够在实际城市交通环境中准确预测出租车流量。此外，模型的可解释性和实时性也是实际应用中需要考虑的因素。可解释性有助于交通管理部门理解模型预测结果的原因，而实时性则要求模型能够快速响应输入数据并给出预测结果。 深度学习在出租车流量预测领域的应用是一个复杂的系统工程，涉及数据预处理、模型选择与构建、训练与优化、模型评估以及最终的应用部署等多个环节。通过对这些环节的精细打磨和优化，深度学习模型能够在出租车流量预测上展现出强大的能力和潜力，为解决城市交通问题提供有力的技术支持。深度学习大作业（出租车流量）不仅是一个学术实践的项目，更是对未来智能交通系统发展的一次探索和尝试。

基于LabVIEW的运动控制与机器视觉协同系统：双卡控制、高精度组装作业与模块化软件架构源码,基于LabVIEW的运动控制与机器视觉协同系统：双卡控制、高精度组装作业与模块化软件架构源码,LabVIEW运动控制+机器视觉源码。 设备用到两张雷赛运动控制卡11个轴和海康上下相机定位进行高速高精度组装作业。 同时使用基恩士GT -H10高精度数字传感器进行产品组装后检查。 设备多个工位协同作业，并发进行，对软件架构要求极高。 软件模块化设计和必要的注释增加了可读性，需要的同学可以联系学习借鉴。 代码为本人100%，供源代码，源代码需要2018版本或更高版本可打开 ,LabVIEW运动控制;机器视觉源码;雷赛运动控制卡;海康相机定位;基恩士GT-H10传感器;多工位协同作业;软件模块化设计;源代码可读性。,基于LabVIEW的运动控制与机器视觉协同作业源码