基于Matlab Simulink的模型预测控制与PI控制结合的Boost变换器均流响应研究,模型预测控制，基于两相交错并联boost变器。 可完好地实现均流。 模型中包含给定电压跳变和负载突变的响应情况。 模型中0.1s处给定由300变为250，0.3s处由250变为300。 0.2s处负载跃升为两倍的情况。 响应速度快。 有模型预测控制以及PI+模型预测控制两种方式。 后者的稳态误差更小以及响应速度更快 运行环境为matlab simulink ,模型预测控制; 两相交错并联boost变换器; 均流; 电压跳变; 负载突变; 响应速度; PI+模型预测控制; Matlab Simulink。,基于PI+模型预测控制的双相交错并联Boost变换器模型研究

计算机视觉与模式识别领域近年来取得了长足的发展，特别是在手势识别方面，它作为人机交互的重要方式之一，已经被广泛应用于智能控制系统、虚拟现实以及自动化设备中。本项目是基于Python3.7编程语言，结合OpenCV库，针对手势轮廓特征提取及机器学习分类技术的深入研究，并且完整地展示了从手势图像采集、预处理、特征提取，到模型训练以及最终的分类识别整个流程的开发步骤。 项目实施过程中，开发者需要对Python编程语言有较深入的理解，同时对OpenCV库的操作应熟练掌握。OpenCV库作为计算机视觉领域最流行的开源库之一，它提供了大量的计算机视觉和机器学习算法，使得开发者可以快速地进行图像处理和分析。 手势轮廓特征提取是手势识别中的关键技术。在这个项目中，开发者需要运用图像处理技术，如边缘检测、轮廓提取等，来准确地从背景中分离出手势图像，并获取手势的轮廓信息。这些轮廓信息将作为后续机器学习算法的输入特征，用于训练分类模型。 机器学习分类是通过训练算法对特征数据进行学习，从而实现分类任务的过程。在这个项目中，可能会使用到的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。这些模型需要基于提取到的特征数据进行训练，以达到准确分类手势的目的。 此外，项目中还包含了手势库的构建以及傅里叶描述子的使用。手势库的构建是为了存储大量的手势图像样本，它们将被用于训练和测试机器学习模型。傅里叶描述子则是一种用于形状描述的方法，它可以将轮廓信息转换为频域信息，这有助于更好地提取和表示形状的特征。 整个项目的开发是在Windows 10环境下进行的，这为开发者提供了稳定的操作系统平台。而在项目中提到的“gesture-recognition-master”文件夹，可能是包含了项目源代码、数据集、预训练模型以及其他重要文件的核心目录，是整个项目实现的关键部分。 此外，项目的文档资源包括“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”，这些文档资料将为项目的开发提供指导和帮助。开发者可以通过阅读这些文档来了解项目的详细说明、安装配置指南以及使用方法等重要信息。 这个项目是计算机视觉与模式识别领域中的一个实际应用案例，它不仅涵盖了手势识别技术的关键环节，还结合了机器学习和深度学习方法，具有很高的实用价值和研究意义。通过对项目的深入分析和学习，开发者可以掌握手势识别的核心技术，为未来在相关领域的发展打下坚实的基础。

1.1 设计要求 1、设计抢答电路。允许8人参加，并有锁定功能；用数码管显示最先回答的人的号码；并设置清除键，能让数码管清零灭灯。 1.2 设计目的 通过这次课程设计,了解简单多功能数字电路抢答器的组成原理，初步掌握数字电路抢答器的调整及测试方法，提高思考能力和实践能力。同时通过本课题设计，巩固已学的理论知识，建立逻辑数字电路的理论和实践的结合，了解多功能抢答器各单元电路之间的关系及相互影响，从而能正确设计、计算定时计数的各个单元电路。初步掌握多功能抢答器的调整及测试方法。 1.3 设计内容 本系统采用模块化设计智能抢答器，在抢答比赛中广泛应用，各组分别有一个抢答按钮。主持人有复位键。主持人按键开始后，选手开始抢答为有效，数码显示屏显示抢答选手号，主持人可按键结束，新一轮抢答开始。 通过研究并在设计后发现，采用数字电路技术设计的抢答器与目前常用的抢答器相比，首先，电路连接简单，因为大多数功能单元都能通过数字电路完成，第二，工作性能可靠，抗千扰能力优于目前抢答器。所以本研究是一个实用的工程设计，具有创新性。

1. 天气信息获取：通过连接到互联网，实时获取天气数据，包括温度、湿度、天气状况、风向 2. 实时时间显示：气象时钟能够显示当前的时间。 3. 可视化天气展示：包括城市， 温度，相对湿度，实时风向，空气质量 K230气象时钟是一项融合了现代信息技术与传统时钟功能的高科技产品，它不仅具备传统时钟的基本功能，即显示实时时间，而且能够提供更加丰富的天气信息服务。K230气象时钟的关键功能在于其能够通过互联网实时获取天气数据，这包括但不限于温度、湿度、天气状况、风向等重要信息。这些数据对于个人日常生活、旅行计划甚至健康状况都有着不可忽视的影响。 在天气信息获取方面，K230气象时钟通过内置的网络连接模块，能够与互联网进行连接，访问各种气象服务接口，获取实时的天气数据。这些数据对于用户来说至关重要，因为它们能帮助用户更好地了解外界环境的变化，从而做出更加合理的日常安排。例如，用户可以根据温度和天气状况决定是否需要添加衣物或者安排户外活动，根据湿度调整皮肤护理方案，根据风向和风速选择最佳的出行路线。 实时时间显示功能是K230气象时钟的基本功能，它保证用户随时掌握当前的确切时间。这不仅仅是一个简单的功能，而是在我们日常生活中具有基础性的作用。无论是在工作还是生活中，了解当前时间对于规划活动、遵守日程安排以及确保时间管理都是至关重要的。 除了上述的功能，K230气象时钟还提供了可视化的天气展示，这是它的一大亮点。可视化展示功能将天气信息以图形化的形式呈现给用户，使得信息更加直观易懂。它不仅能够显示当前城市名称，而且还能展示温度、相对湿度、实时风向以及空气质量指数。这些信息结合图形化的界面设计，使得用户能够一目了然地了解当前及未来的天气趋势。 这种图形化的展示方式为用户提供了极大的便利，使得天气信息的理解和应用变得更加简单。特别是对于需要频繁关注天气变化的行业或个人来说，如农业、航海、航空等领域，这项功能显得尤为重要。此外，对于关注健康生活的人来说，能够即时获取空气质量和温湿度等信息，对于调整自己的生活习惯和健康计划有着直接的帮助。 K230气象时钟的文件内容不仅仅包含软件本身，还涉及与之配套的图片、字体和代码等素材。这些素材对于确保气象时钟能够正确显示所有天气信息，并以美观、易于阅读的方式呈现给用户至关重要。图片素材可能包括各种天气图标、背景图等，字体则是确保用户在阅读时能够得到清晰的视觉体验，而代码则是整个气象时钟运行的核心。 综合来看，K230气象时钟是一款集实用性与美观性于一体的高科技产品，它不仅仅是一个简单的计时工具，更是一个能够提供全面天气信息服务的设备。无论是个人使用还是商业应用，K230气象时钟都能够提供极大的便利和帮助。

2024年8月最新编译的。cef-binary-128_Win64版，支持mp3,mp4,h264，内含CMakeLists及包含文件可直接构建工程编译。 | CMakeLists.txt | LICENSE.txt | README.txt | +---cmake +---include +---libcef_dll | | CMakeLists.txt \---Release | brotli.exe | bytecode_builtins_list_generator.exe | cefclient.exe | cefclient.lib | cefsimple-google.exe | cefsimple.exe | cefsimple.lib | ceftests.exe | ceftests.lib | character_data_generator.exe | chrome_100_percent.pak

本项目展示了如何使用 Spring Boot 和 Spring AI 框架集成 DeepSeek 大语言模型，构建智能问答、文本生成和语义分析等 AI 驱动的应用功能。项目采用模块化设计，包含完整的前后端交互流程、模型配置、服务调用和结果展示，适合作为企业级 AI 应用的开发起点。 在当今信息化时代，人工智能技术已经渗透到我们生活的方方面面，而在后端开发领域中，Spring Boot作为一套成熟的Java开发框架，为开发者提供了便捷的解决方案。而Spring AI，作为Spring生态系统中的一员，进一步提升了人工智能在Java应用中的易用性和功能性。DeepSeek则是一个大型语言模型，它能够处理复杂的自然语言处理任务，包括问答、文本生成和语义分析等。本项目“Spring Boot与Spring AI深度实战（基于DeepSeek）的完整代码包含前后端”基于这些技术构建，提供了一个智能问答和文本生成的应用范例。 项目采用模块化设计，每个模块都有明确的职责，便于开发者理解和维护。前端主要负责用户交互和展示，而后端则处理业务逻辑和数据交互。通过这种前后端分离的架构，可以使得开发更为高效，且便于未来对系统的升级和扩展。 在使用Spring Boot进行后端开发时，我们通常会依赖其自动配置、起步依赖和运行时监视等特性，快速构建和部署应用程序。而将Spring AI集成到Spring Boot项目中，能够让开发者更便捷地调用AI功能，实现智能应用。例如，通过DeepSeek模型，系统能够以自然语言理解和生成文本，为用户提供准确的信息查询和文本创建服务。 该项目不仅在技术层面具有参考价值，同时也为AI技术的实践提供了丰富的应用场景。开发者可以通过学习该项目，掌握如何将深度学习模型与传统后端框架相结合，构建出具备高度交互性和智能化功能的应用。 对于企业级应用来说，这样的项目可以作为一个良好的起点，帮助企业快速搭建出适应市场需要的AI驱动产品。企业可以在此基础上进一步定制化，添加更多的功能或集成其他AI服务，以满足特定业务场景的需要。 此外，该项目的代码实现和设计模式都遵循了最新的软件开发标准和最佳实践，对提升开发效率和代码质量都有显著的帮助。通过分析和学习这些代码，开发者能够获得宝贵的经验，这些经验在将来的开发工作中将发挥重要作用。 企业应用开发往往涉及复杂的业务逻辑和技术挑战，采用Spring Boot和Spring AI，结合DeepSeek等先进AI模型，可以显著简化开发流程，提高开发效率，并最终实现能够提供智能交互的应用系统。这样的项目经验对于任何想要在AI领域取得突破的团队或个人而言都是不可或缺的。

基于ABAQUS UMAT子程序实现的应变梯度塑性理论：模拟损伤与断裂分析的详细解析与实现指南,ABAQUS UMAT子程序实现应变梯度塑性理论模拟损伤和断裂的分析 (包含的文件如图所示，pdf详细介绍子程序的内容，公式等) ,核心关键词：ABAQUS; UMAT子程序; 应变梯度塑性理论; 损伤模拟; 断裂模拟; 公式; pdf文件。,"ABAQUS UMAT子程序模拟应变梯度塑性损伤与断裂分析" ABAQUS软件是国际上流行的大型通用非线性有限元分析软件，广泛应用于结构工程、流体力学、热传递、电磁场等领域。UMAT是ABAQUS软件中的一个用户材料子程序接口，允许用户根据自己的需要编写材料的本构模型。应变梯度塑性理论是一种考虑材料内部尺寸效应的塑性理论，能够更好地模拟材料在小尺寸效应下的行为。利用ABAQUS的UMAT子程序实现应变梯度塑性理论的模拟，可以更准确地预测材料在复杂应力条件下的损伤和断裂。 在实际工程应用中，材料在受力过程中会产生各种形式的损伤和断裂。这些现象往往与材料的内部微观结构和外部环境因素有着密切的关系。传统的塑性理论往往无法完全捕捉到这些复杂的物理过程，而应变梯度塑性理论通过引入塑性变形的尺寸效应，为这些现象提供了更精确的描述。通过编写UMAT子程序，研究人员可以在ABAQUS软件中实现这种理论的数值模拟，为材料设计、结构分析提供重要的理论依据和技术支持。 从文件名称列表中可以看出，该压缩包包含了多个文档和图片文件，这些文档详细介绍了如何利用ABAQUS软件的UMAT子程序实现应变梯度塑性理论模拟损伤和断裂分析的方法。文件中不仅包含了理论公式和算法的介绍，还可能包含了具体的子程序代码以及应用实例的演示。文档可能按照以下结构进行编排：首先介绍理论基础，然后详细解析UMAT子程序的编写方法，包括材料参数的设定、状态变量的更新、本构模型的实现等关键步骤，最后通过实际案例展示子程序的应用效果和分析结果。 在工程应用中，这种通过子程序模拟的方法能够为工程师提供一个强有力的分析工具，帮助他们更深入地理解材料在实际工作状态下的行为，并在设计阶段就预测可能出现的潜在风险，从而提高设计的可靠性和安全性。此外，这种模拟方法在材料科学研究领域也具有重要意义，科研人员可以利用它来探索不同尺度下材料性能的变化规律，为新材料的开发提供理论指导。 在实际操作中，编写UMAT子程序需要对ABAQUS软件的二次开发接口有深入的了解，同时也需要扎实的材料力学、数值分析和计算机编程基础。因此，该指南不仅是对ABAQUS用户的一份实用工具书，也是材料科学、力学和计算科学等相关领域研究人员的一份重要参考资料。

POA-VMD+降噪（鹈鹕优化VMD结合余弦相似度和小波阈值进行降噪） 1.分解部分 （POA-VMD）采用鹈鹕优化变分模态分解 寻优对象：k α 包含10种适应度函数 可出适应度曲线图 分解图 频谱图 三维分解图和α、K位置随迭代变化图 适应度函数包括： 1.综合评价指标2.包络熵3.包络谱峭度值4.幅值谱熵5.模糊熵 6.皮尔逊系数7.峭度值8.样本熵9.排列熵10.信息熵 2.分量筛选 采用余弦相似度评判分解分量与原序列间的余弦相似度，设定阈值，将含躁分量提取出， 3.降噪 通过阈值小波进行降噪， 降噪方法包含（可根据降噪效果选取最合适的方法。 ） %软小波阈值降噪 %硬小波阈值降噪 %改进小波阈值降噪（阈值函数曲线见链接图片） 以西储大学数据为例效果如图 matlab代码，含有部分注释； 数据为excel数据，使用时替数据集即可； ， ,中心电感振动数据为基础进行噪音治理的POA-VMD变分模态分解降噪法,POA-VMD降噪技术,POA-VMD; 鹈鹕优化VMD; 降噪; 余弦相似度; 小波阈值; 分解部分; 寻优对象; 适应度函数; 分量筛选; 西储大学,轴承故障信号P

100中昆虫的幼虫、成虫图片库，用于机器学习训练或分析。数据已经分好类别。 # 数据表大致如下： 目 科 科代码 属 属代码 有害生物名称 虫害代码 拉丁学名 分布区域 半翅目 C15000000000 蝉科 C15204000000 蚱蝉属 C15204005000 黑蚱蝉 C15204005005 Cryptotympana atrata Fabricius 杨、柳、榆、女贞、竹、苦楝、水杉、悬铃木、桑、三叶橡胶、柚木及多种果树、山楂、樱花、枫杨、苹果 惠山区、滨湖区；赣榆区、连云区；泰兴、靖江；宿迁泗阳、沭阳、宿城区、宿豫区；射阳、盐都、大丰；镇江市；斜桥社区、苏州高新区、吴中区、常熟、昆山、吴江区、太仓；徐州市：云龙区、鼓楼区、泉山区、开发区、丰县、沛县、铜山区、睢宁县、邳州市、新沂市、贾汪区(全市) 、

#define cJSON_False 0 #define cJSON_True 1 #define cJSON_NULL 2 #define cJSON_Number 3 #define cJSON_String 4 #define cJSON_Array 5 #define cJSON_Object 6 #define cJSON_IsReference 256 #define cJSON_StringIsConst 512 /* The cJSON structure: */ typedef struct cJSON { struct cJSON *next,*prev; /* next/prev allow you to walk array/object chains. Alternatively, use GetArraySize/GetArrayItem/GetObjectItem */ struct cJSON *child; /* An array or object item will have a child pointer pointing to a