内容概要：本文详细介绍了利用Matlab实现一维层状声子晶体振动传输特性的传递矩阵法仿真。首先定义了铝合金和橡胶这两种材料的基本参数，如弹性模量、密度和厚度。接着阐述了传递矩阵法的核心思想，即通过矩阵运算将复杂多层结构分解为单层传递矩阵并进行连乘，从而计算出整个系统的振动传递特性。文中还探讨了不同参数（如材料厚度、周期数）对带隙位置和宽度的影响，并提供了具体的代码实现方法。此外，文章指出了传递矩阵法的应用场景及其局限性，强调了其在振动控制领域的实用性。 适合人群：具有一定数学和编程基础的研究人员和技术人员，特别是从事声子晶体研究和振动控制工程的人士。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握传递矩阵法在声子晶体振动传输特性分析中的应用场合。主要目标是帮助读者学会如何使用Matlab搭建一维层状声子晶体模型，理解带隙现象背后的物理机制，并能够根据具体需求调整材料参数以达到预期的振动控制效果。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论讲解，还包括了完整的代码实例，便于读者动手实践。同时提醒读者注意一些常见的陷阱，如矩阵乘法顺序以及数值稳定性等问题。

OPERA实验旨在研究在CERN到Gran Sasso中微子束（CNGS）的出现模式下νμ→ντ振荡。 在这封信中，我们报告了对2008年至2012年收集的全部数据样本的最终分析，相当于目标的17.97×1019质子。 比以前的分析宽松的选择标准产生了十个ντ候选事件，从而减少了振荡参数和ντ属性的测量中的统计不确定性。 事件识别的多变量方法已应用于候选事件，并且以6.1σ的显着性水平确认了ντ出现的发现。 |Δm322| 已在外观模式下测量，精度为20％。 还首次报告了对ντ带电电流横截面的测量，该测量值首次受到来自ν¯τ的可忽略不计的污染，并且首次报道了ντ轻子数的直接证据。

OPERA实验已最终观察到了μon中微子CNGS束中tau中微子的出现。 利用OPERA检测器功能，可以隔离高纯度的νe，νμ和ντ带电电流中微子相互作用以及中性电流弱相互作用样品。 在本文中，首次使用完整的数据集来测试三味中微子振荡模型，并得出在3 + 1中微子模型框架内对轻型无菌中微子存在的约束。 首次将tau和电子中微子出现通道联合用于检验无菌中微子假设。 LSND和MiniBooNE实验所允许的绝大部分无菌中微子参数空间在90％C.L下被排除。 特别是，MiniBooNE结合中微子和反中微子数据获得的最佳拟合值被排除在3.3σ显着性之外。

跨模态投影匹配和分类损失应用于图像-文本匹配中的深度学习方法 本文提出了跨模态投影匹配（CMPM）损失和跨模态投影分类（CMPC）损失，用于学习判别图像-文本嵌入。CMPM损失试图最小化投影相容性分布和归一化匹配分布之间的KL散度，以便增加不匹配样本之间的方差和匹配样本之间的关联。CMPC损失尝试将来自一个模态的特征的向量投影分类到来自另一模态的匹配特征上，以增强每个类别的特征紧凑性。 深度学习在图像-文本匹配中的应用非常重要，因为它在各种应用中非常重要，例如双向图像和文本检索、自然语言对象检索、图像字幕和视觉问题回答。现有的深度学习方法要么尝试在共享潜在空间中学习图像和文本的联合嵌入，要么构建相似性学习网络来计算图像-文本对的匹配分数。 联合嵌入学习框架通常采用两分支架构，其中一个分支提取图像特征，另一个分支对文本表示进行编码，然后根据设计的目标函数学习判别式交叉模态嵌入。最常用的函数包括典型相关分析（CCA）和双向排名损失。 双向排名损失产生更好的稳定性和性能，并且越来越广泛地用于交叉模态匹配。然而，它遭受采样有用的三胞胎和选择适当的利润率在实际应用中。最近的一些工作探索了具有身份级别标记的更有效的跨模态匹配算法。 CMPM损失和CMPC损失引入了跨模态特征投影操作，用于学习区分性的图像-文本嵌入。CMPM损失函数不需要选择特定的三元组或调整裕度参数，并且在各种批量大小下具有很大的稳定性。 大量的实验和分析表明，该方法的优越性，有效地学习判别图像-文本嵌入。相关工作包括联合嵌入学习和成对相似性学习，联合嵌入学习的目的是找到一个联合的潜在空间，在这个潜在空间下，图像和文本的嵌入可以直接进行比较。 深度典型相关分析（DCCA）旨在学习使用深度网络的两个数据视图的非线性变换，使得所得表示高度线性相关，而DCCA的主要警告是每个小批量中不稳定的协方差估计带来的特征值问题。双向排名损失扩展了三重损失，这需要匹配样本之间的距离比不匹配样本之间的距离小一个余量，以用于图像到文本和文本到图像排名。

内容概要：本文详细介绍了SiC（碳化硅）模块在电力电子产品中替代IGBT（绝缘栅双极晶体管）的具体技术细节及其应用场景。通过对不同类型SiC模块的关键参数、性能指标和技术优势的深入探讨，重点展示了基本半导体的SiC MOSFET系列产品在开关损耗、导通电阻等方面的优异表现，特别是与竞品品牌的横向对比。同时，还讨论了SiC模块在实际应用中的设计方案，如驱动电路和米勒效应的抑制方法。 适合人群：具备中级及以上专业知识背景的电力电子工程师及研究人员，对新材料半导体器件的应用和发展感兴趣的行业从业者。 使用场景及目标：帮助读者理解和掌握SiC MOSFET模块在电力电子产品中替换IGBT的设计思路和关键技术，提升系统性能。特别适用于高效率电源管理、电动汽车充电基础设施建设等领域。 其他说明：文中涉及多个图表和技术数据，直观展示了不同SiC模块的工作特性和可靠性，为实际工程设计提供了详实的数据支持。此外，文档中还包括了一些具体案例，如在快速充电桩、数据中心UPS、光伏逆变器等领域的成功应用实例。

IsoBuster v2.8.5 是一款强大的数据恢复软件，尤其擅长从光盘映像文件（ISO）中提取丢失的数据。它不仅支持ISO格式，还兼容多种其他类型的光盘映像，如CD/DVD/BD映像以及各种磁盘映像文件系统，如ISO9660、Joliet、UDF等。这个版本是中英文双语的，并且是绿色注册版，意味着用户无需安装即可使用，并已经过注册，可以充分利用所有功能。 在数据恢复领域，IsoBuster具有以下关键知识点： 1. 数据恢复：IsoBuster的核心功能是数据恢复，它能够扫描并读取光盘、硬盘、闪存驱动器等存储设备上的数据，即使文件系统损坏或无法正常访问，也能尝试恢复丢失的文件。 2. 多格式支持：除了ISO，它还支持各种光盘映像格式，如NRG、BIN、CUE、IMG、DMG等，以及各种磁盘文件系统，扩大了其应用范围。 3. 绿色版：绿色版软件是指无需安装，解压后即可运行的版本，它不修改系统注册表，便于携带和备份，且不会在用户电脑上留下任何痕迹。 4. 注册版：这意味着该软件已经过激活，用户可以使用全部功能，不受试用版的限制，例如无时间限制、无功能限制等。 5. 多语言界面：中英文双语界面使得国内外用户都能方便地操作，提高了软件的易用性。 6. keygen.exe：在压缩包内的"keygen.exe"文件可能是用于生成软件注册码的程序，但需要注意的是，使用这类工具可能涉及版权法律问题，合法购买和使用软件始终是最好的选择。 7. Online、Lang、Plugins、Help：这些文件夹或文件可能包含在线帮助文档、语言包、插件或者辅助工具，以增强软件的功能和用户体验。"Online"可能指向在线帮助资源，"Lang"可能包含了不同语言的翻译文件，"Plugins"可能包含额外的数据恢复插件，"Help"则可能包含离线帮助文档。 通过这些知识点，我们可以了解到IsoBuster v2.8.5是一款全面且便捷的数据恢复工具，尤其适用于处理光盘映像文件，无论用户是否精通英语，都能轻松操作。然而，为了遵守软件版权，用户应尽量通过正规渠道购买和使用软件。

内容概要：本文详细介绍了四参数随机生长法（QSGS算法）在生成随机孔隙结构方面的应用。首先，通过Python代码展示了如何利用QSGS算法生成二维和三维的随机孔隙结构，并讨论了关键参数如孔隙率、生长概率、分布概率等的作用。接着，文章探讨了将生成的孔隙结构转化为CAD模型的方法，包括使用SVG、DXF等格式进行矢量化处理，以及在导入仿真软件（如COMSOL、ANSYS Fluent）之前所需的网格光顺处理。此外，文中还分享了一些实用技巧，如使用trimesh库进行网格优化，以及如何通过参数扫描提高仿真精度。 适合人群：从事材料科学、多孔介质研究、仿真分析的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要生成复杂随机孔隙结构并进行流体力学、热传导等仿真的应用场景。主要目标是提供一种高效、灵活的孔隙结构生成方法，提升仿真的准确性和效率。 其他说明：文章提供了多个Python代码片段作为实例，帮助读者更好地理解和应用QSGS算法。同时，强调了参数调整的重要性，并给出了具体的优化建议。

导读：文介绍了一种掉电后备电源的设计，采用超级电容作为储能元件可长期浮充，大电流放电，提高了使用寿命；采用升压型拓扑，优化了超级电容容量配置，可在5V@5A条件下可在5V@5A 条件下，持续工作10s,并在电容因欠压停止工作时，可迅速关断输出，输出电压单调下降，不产生振荡，电性指标满足绝大。 　　1 引言 　　测量仪器、数据采集系统、伺服系统以及机器人等重要单元或关键部件需在非正常掉电时进行状态记录和必要的系统配置，使用电池往往由于长期浮充致使寿命减少，且需定期更换。超级电容器（Super Capacitor）兼有常规电容器功率密度大、充电电池比能量高的优点，可进行高效率快速充放电，且可长 【电源技术中的一种掉电后备电源设计方案】 在电源技术领域，设计一款高效的掉电后备电源至关重要，尤其是在关键设备如测量仪器、数据采集系统、伺服系统和机器人等需要在非正常断电时保持运行的场景。传统的电池解决方案由于长期浮充导致寿命缩短，需要定期更换，而超级电容器作为一种新型储能元件，具有高功率密度、快速充放电能力和长寿命，成为理想的替代方案。 本文介绍的掉电后备电源设计采用超级电容作为储能元件，能够进行长期浮充和大电流放电，从而提高了整体系统的使用寿命。设计中，选择了升压型拓扑结构，通过优化超级电容的容量配置，确保在5V@5A的条件下可以连续工作10秒。当电容电压低于阈值时，系统能够迅速关闭输出，避免电压振荡，保证输出电压平稳下降，满足电气性能要求。 在具体设计过程中，超级电容的容量选取是一个关键因素。考虑到需要提供短暂的掉电保护，设计者采用尽量小的电容容量以延长工作时间。通过对比Buck、Buck-Boost和高频变压器隔离等多种拓扑结构，最终选择了非隔离升压拓扑，这种拓扑能够在经济性、效率和功率密度方面达到良好的平衡。在这个设计中，超级电容的电压范围为3V-5V，最大输入电流为18A-20A，输出电压为+5V@5A，保持时间为10秒。 在主功率设计中，采用了Boost升压电路，包括超级电容、Boost拓扑和LC滤波部分。MOSFET和电感的选择需考虑高电流承载能力和热管理，以防止过流或电感饱和导致的损坏。同时，LC滤波电路有助于降低电压纹波，提高输出稳定性。 驱动控制部分采用UCC2813芯片，设定开关频率为100kHz，直接驱动MOSFET，实现高效转换。 在关断电路设计上，采用了TL431基准电路和LM339运放比较电路组成的滞环比较器，当超级电容电压低于3.5V时，系统将可靠地关闭输出，确保电压单调下降，避免产生不必要的波动。 实验结果显示，该设计在满载5A和空载条件下，输出电压和控制占空比波形稳定，电压纹波控制良好，关断过程符合预期，证明了设计方案的有效性和可靠性。 这款基于超级电容的掉电后备电源设计方案结合了超级电容的优越特性，实现了高效、快速响应和可靠的电源保护，为关键设备提供了安全、稳定的备用能源，适用于多种对电源稳定性要求较高的应用场景。

磁链观测器（Simulink仿真+Keil代码实现+STM32F4系列应用+中英文文档对照学习）,磁链观测器（Simulink仿真+Keil代码实现与STM32F4系列应用+中文注释与文献参考）,磁链观测器(仿真＋闭环代码+参考文档） 1.仿真采用simulink搭建，2018b版本 2.代码采用Keil软件编译，思路参考vesc中使用的方法，自己编写的代码能够实现0速闭环启动，并且标注有大量注释，方便学习。 芯片采用STM32F4系列。 3.参考文档有一篇英文文献，自己翻译了该文献成一份中文文档 代码、文档、仿真是一一对应的，方便学习 ,磁链观测器; Simulink仿真; 闭环代码; Keil编译; STM32F4系列芯片; 参考文档（英文及其中文翻译版）; 0速闭环启动。,磁链观测器：Simulink仿真与STM32F4闭环代码及参考文档解析

Learning-based methods are believed to work well for unconstrained gaze estimation, i.e. gaze estimation from a monocular RGB camera without assumptions regarding user, environment, or camera. However, current gaze datasets were collected under laboratory conditions and methods were not evaluated across multiple datasets. Our work makes three contributions towards addressing these limitations. First, we present the MPIIGaze dataset, which contains 213,659 full face images and corresponding ground-truth gaze positions collected from 15 users during everyday laptop use over several months. An experience sampling approach ensured continuous gaze and head poses and realistic variation in eye appearance and illumination. To facilitate cross-dataset evaluations, 37,667 images were manually annotated with eye corners, mouth corners, and pupil centres. Second, we present an extensive evaluation of state-of-the-art gaze estimation methods on three current datasets, including MPIIGaze. We study key challenges including target gaze range, illumination conditions, and facial appearance variation. We show that image resolution and the use of both eyes affect gaze estimation performance, while head pose and pupil centre information are less informative. Finally, we propose GazeNet, the first deep appearance-based gaze estimation method. GazeNet improves on the state of the art by 22% (from a mean error of 13.9 degrees to 10.8 degrees) for the most challenging cross-dataset evaluation