基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。

卫星遥感技术的快速发展为土地利用变化的检测提供了重要的技术支撑。为了进一步提高土地利用变化的检测精度,提出了AlexNet和支持向量机(SVM)相结合的土地利用变化分类方法。利用2013—2017年江西省南昌市的高分一号卫星遥感影像,生成该地区在这5年内的土地利用变化图,分析土地利用变化的特征。结果表明:研究区的土地类型主要以植被、水体、裸地和建筑用地为主;在这5年中,植被面积变化得最大,减少了54.74 km 2,水体面积增加了22.12 km 2,建筑用地面积增加了19.45 km 2,裸地面积增加了5.17 km 2。

模电 直流可调稳压电源设计 Multisim14 仿真报告 利用三极管、二极管基本特性，稳压电源知识设计相应模拟电路。 （1）用集成芯片制作一个0~15V的直流电源； （2）功率≥12W； （3）电源指示灯电流≤10mA； （4）具有过压、过流保护功能； LM317 LM337芯片3087 模电技术在现代电子设计中占有重要地位，它涉及电子元件的基本工作原理及其应用。在直流可调稳压电源设计中，模电技术更是发挥着关键作用。本报告详细介绍了如何利用三极管、二极管的基本特性，结合稳压电源的知识，设计出一个直流电源，并通过Multisim14软件进行仿真。 直流可调稳压电源设计的核心在于提供一个稳定的直流电压输出，并具备一定的功率容量以满足负载需求。本设计要求制作的直流电源输出范围为0~15V，功率不小于12W，这需要在设计时仔细考虑电路的功率密度和散热问题。电源指示灯的设计也是不可或缺的部分，它需要一个电流在10mA以下的稳定工作状态，以便于用户了解电源的工作状态。此外，设计还加入了过压和过流保护功能，以确保电源在异常情况下能够自动切断输出，保护负载和电源本身。 在具体实现方面，本设计采用了LM317和LM337这两款集成芯片。LM317是一款正向可调输出的三端线性集成稳压器，而LM337则是其负向可调输出的对应产品。这两款芯片都能够提供稳定的输出电压，并且具有很好的温度系数，适合用于要求严格的直流电源设计中。3087可能是某种型号的稳压芯片或元件编号，但具体信息需查阅详细数据手册。 本报告采用的仿真软件Multisim14是一款由National Instruments开发的电子电路仿真软件，它能够提供直观的电路设计界面和详尽的电路分析工具，是电子工程设计中常用的仿真工具之一。 在文件名称列表中，我们可以看到一系列文件名，它们包含了报告的各个部分，如引言、设计过程、仿真结果等。这些文件将详细描述整个设计过程，包括理论基础、电路设计、仿真测试和结论等。文件中的图片和文档格式表明，报告将采用图文并茂的方式，使内容更加直观易懂。 根据上述信息，我们可以归纳出以下几个知识点： 1. 模电技术在直流稳压电源设计中的应用。 2. 直流稳压电源的基本要求，包括输出电压范围、功率、电源指示灯设计、过压过流保护等。 3. LM317和LM337集成稳压芯片的功能和特性。 4. Multisim14仿真软件在电路设计和测试中的作用。 5. 仿真报告的构成，包括引言、设计过程、仿真测试结果和结论等内容。 这份仿真报告不仅仅是一个直流稳压电源的设计说明书，它还涵盖了模电技术的应用，电源设计的关键技术点，以及仿真软件在工程设计中的重要性。通过这份报告，工程师和技术人员可以了解如何将理论知识应用于实际电路设计，并通过仿真软件验证设计的正确性和可行性。

飞秒激光加工蓝宝石：激光切割过程中的应力场与温度场仿真研究,利用COMSOL有限元分析超快激光切割蓝宝石过程应力场变化：仿真展示及裂痕影响解析,研究背景：飞秒激光加工蓝宝石。 在利用飞秒激光切割蓝宝石时，是沿指定线路打点，但是在打点的时候会出现裂缝，这个时候就需要分析激光作用时产生的应力场情况。 研究内容：利用COMSOL软件，对过程仿真，考虑三个激光脉冲，激光脉宽700fs，激光移动速度700mm s，激光功率0.5W，激光直径4um。 关键词：超快激光；激光切割；工艺仿真；应力场；COMSOL有限元分析 提供服务：模型，仿真讲解。 注： 展示的图片：第一个脉冲结束时刻应力分布情况，第二个脉冲结束时刻应力分布情况，第三个脉冲结束时刻应力分布情况，温度场仿真示意动画 ,超快激光; 激光切割蓝宝石; 工艺仿真; 应力场分析; COMSOL有限元分析; 脉冲结束时刻应力分布; 温度场仿真动画,飞秒激光切割蓝宝石的应力场仿真研究

本文详细介绍了如何在恒源云平台上租用GPU服务器，并利用该服务器在云端训练YOLOv8模型，同时涵盖了Linux系统命令的讲解。YOLOv8，即You Only Look Once版本8，是一种流行的目标检测算法。在深度学习和计算机视觉领域，它因其实时性和准确性而受到广泛应用。然而，由于YOLOv8模型对计算资源的要求较高，个人计算机往往难以满足其训练需求。因此，租用云服务器成为了一种高效且经济的选择。 云计算服务提供商如恒源云为用户提供了灵活的GPU服务器租用方案。通过租用GPU服务器，用户可以按需获取强大的计算能力，以完成YOLOv8模型的训练。此外，租用的GPU服务器通常预装了必要的深度学习框架和库，如TensorFlow、PyTorch等，从而省去了用户自行配置的麻烦。 在操作过程中，用户需熟悉Linux系统及其命令，因为大部分云服务器都是基于Linux操作系统运行的。本文将向读者详细讲解一些基础的Linux命令，例如如何使用SSH命令连接到远程服务器，如何在服务器上导航文件系统，如何管理文件和目录，以及如何安装和管理软件包等。 整个训练流程大致分为以下几个步骤：用户需在恒源云平台注册账号并申请GPU服务器的租用；接着，登录到服务器，上传YOLOv8模型相关的源代码和数据集；然后，配置环境，包括安装必要的依赖软件和库，调整模型参数等；运行训练脚本，监控训练过程，并在训练结束后获取训练好的模型。 需要注意的是，训练深度学习模型往往需要消耗大量的时间，特别是对于YOLOv8这样的复杂模型。因此，在训练过程中，合理配置服务器的资源（如CPU核心数、内存大小、GPU型号等）是十分重要的，以便最大化训练效率。同时，考虑到云计算服务通常按照使用时长或资源消耗计费，合理控制训练时间能够有效降低使用成本。 此外，对于从事深度学习研究和应用开发的用户而言，掌握在Linux环境下使用GPU服务器进行模型训练的技能是十分必要的。这不仅能够提高工作效率，还能在一定程度上提升研究和开发的深度和广度。本文的目的正是为了帮助读者掌握这些技能，并顺利使用恒源云服务完成YOLOv8模型的训练。 通过本文的介绍和指导，读者将能够掌握如何利用恒源云提供的GPU服务器资源，在Linux环境下进行YOLOv8模型的训练工作。这不仅能够加速模型开发的进程，还能够为开发者在深度学习领域提供更多的实践机会和经验积累。随着人工智能技术的不断发展和普及，掌握云端GPU资源的利用方法将成为未来开发者必备的技能之一。

基于改进麻雀搜索算法的MPPT追踪控制：全局优化与局部寻优的双重策略研究,利用麻雀搜索算法的优化方法与实现：改进的MPPT追踪控制技术,利用改进的麻雀搜索算法实现部分遮光光伏MPPT追踪控制，在原有的SSA算法公式中，为了避免算法后期导致MPPT的较大幅度振荡，在发现者公式中加入线性递减因子。 为了使算法不至于收敛太快以至于追踪不到全局最优解，修改加入者位置更新公式，加入随机数矩阵使得位置更新过程更加随机化，同时为了使算法后期进行局部寻优，在加入者位置更新公式中同样加入了线性递减因子，以减小算法后期的位置变化范围，提高算法的搜索精度。 提供操作视频，参考文献和仿真模型，matlab2018b以上版本可以打开 ,核心关键词：麻雀搜索算法; MPPT追踪控制; 线性递减因子; 位置更新公式; 随机数矩阵; 操作视频; 参考文献; 仿真模型; Matlab2018b以上版本。,基于改进麻雀搜索算法的光伏MPPT追踪控制研究：引入线性递减因子与随机数矩阵优化

在现代科技研究领域中，气体浓度检测技术对于环境监测、工业生产安全以及医学诊断等领域具有重要的应用价值。基于TDLAS（ Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy，可调谐二极管激光吸收光谱技术）的气体浓度检测方法因其非接触式、高灵敏度、实时性和选择性好的特点，被广泛应用于各类气体浓度的测量中。该技术基于光谱吸收的原理，通过测量特定波长的光在通过被测气体时的吸收情况，来计算出气体的浓度。 Simulink是一种集成在MATLAB环境中的仿真和基于模型的设计工具，它能够帮助研究者在计算机上模拟和测试各种动态系统的模型。利用Simulink仿真平台，研究者可以构建基于TDLAS技术的气体浓度检测仿真系统，通过设置不同的模型参数来模拟检测过程，并对系统的响应进行分析，以达到优化设计和提高检测精度的目的。 在进行气体浓度检测仿真测试时，除了关注气体浓度这一核心参数外，还需要测量其他相关参数，如气体的压强。这是因为气体的吸收光谱会受到温度、压强等多种因素的影响，所以准确地控制和测量这些参数对于确保检测精度和结果的可靠性至关重要。通过Simulink平台，研究者可以模拟不同压强下的气体吸收特性，对这些影响因素进行综合考量，从而得到更为精确的气体浓度测量结果。 在提供的文件列表中，包含了多种格式的文件，其中包括Word文档、HTML网页以及文本文件等。这些文件涵盖了基于TDLAS技术的气体浓度检测仿真技术研究的各个方面，从引言到技术分析，再到应用探究，展现了该领域研究的深度和广度。文档中可能包含了对技术原理的介绍、仿真模型的建立、仿真结果的分析、以及未来研究方向的展望等内容。这些文件为研究者提供了丰富的理论基础和实践案例，对于深入理解TDLAS技术及其在气体浓度检测中的应用具有重要价值。 图片文件“2.jpg”、“3.jpg”、“1.jpg”可能为仿真过程的截图或相关实验设备和数据结果的可视化展示，这些图像资料可以直观地展示仿真效果和实验数据，有助于研究者更直观地分析和理解仿真模型和实验结果。 而文本文件“基于的气体浓度检测仿真平台下的测试与分.txt”和“基于的气体浓度检测仿真随着科技的不断发展工.txt”可能包含了测试方案、测试数据及结果分析等内容，为研究者提供仿真测试的详细步骤和测试数据的解读，有助于对仿真的效果进行评估和对仿真模型进行进一步的优化。 基于TDLAS的气体浓度检测仿真研究是一个涉及物理、化学、光学、信号处理以及计算机仿真等多个学科交叉的综合领域。通过Simulink仿真平台对TDLAS技术进行深入研究，不仅可以提高气体浓度检测的精度和效率，而且对于推动相关技术的发展和应用具有重要意义。

Java反序列化是一种将已序列化的对象状态转换回对象的过程，它是Java平台中持久化数据的一种常见方式。在Java应用程序中，序列化用于将对象的状态转换为字节流，以便可以存储或在网络上传输。而反序列化则将这个字节流恢复为原始对象。然而，不恰当的反序列化处理可能会引入安全风险，使得攻击者能够利用这些漏洞执行恶意代码。 Java反序列化利用通常涉及到以下几个关键知识点： 1. **Java序列化机制**：Java对象序列化是通过实现`Serializable`接口来标记一个类可被序列化。`ObjectOutputStream`用于将对象写入流，`ObjectInputStream`用于从流中读取并反序列化对象。 2. **易受攻击的库**：许多常用的Java库，如Apache Commons Collections、Apache POI、OpenJDK等，都曾因不安全的反序列化处理而存在漏洞。攻击者可能构造特殊的序列化数据来触发这些漏洞。 3. **RMI（远程方法调用）与反序列化**：Java的RMI机制在通信过程中使用了反序列化，攻击者可以通过操纵RMI请求来触发反序列化漏洞。 4. **反射与构造恶意对象**：攻击者可以利用Java的反射API创建和控制反序列化过程中的对象，这可能导致意外的方法调用或者权限提升。 5. **CVE漏洞**：历史上，例如CVE-2015-4852（Apache Commons Collections反序列化漏洞）、CVE-2016-5385（Oracle WebLogic Server漏洞）等，都是由于不安全的反序列化导致的安全问题。 6. **防御策略**：防止反序列化攻击的方法包括禁用不必要的反序列化，使用安全的序列化库，如Google的Protocol Buffers或Apache Thrift，以及在反序列化之前验证输入数据。 7. **检测与修复**：开发人员应该定期检查所使用的库是否有已知的反序列化漏洞，并及时更新到安全版本。此外，可以使用工具进行静态代码分析和渗透测试，以检测潜在的反序列化问题。 8. **Java反序列化工具**：如"java反序列化利用程序UI版Beta1.1"这样的工具，可能是为了帮助安全研究人员测试和理解反序列化漏洞的工作原理，通过图形用户界面（GUI）提供了一种更直观的方式来实验和分析Java反序列化过程。 9. **安全编程实践**：编写代码时，应避免接收不可信的数据源的反序列化对象，对输入数据进行严格的校验和过滤，同时限制敏感操作仅能在安全环境中执行。 10. **社区资源与更新**：关注安全社区的最新动态，如OWASP（开放网络应用安全项目）的指南和漏洞数据库，以获取关于反序列化利用的最新信息和防护建议。 Java反序列化利用是一个复杂的安全问题，需要开发者对序列化和反序列化过程有深入的理解，以及对潜在的安全风险保持警惕。通过了解这些知识点，可以更好地保护应用程序免受此类攻击。

引言 　　电能源的有效使用不但降低了家电的成本，而且保护了环境。大部分家电，例如冰箱、洗衣机、甩干机、洗碗机以及空调等，都是由电机系统驱动的。这类系统包括电源、电机、电机控制电路以及机械系统。有很多方法可以提高系统的效率：维持电压电平； 降低相位不平衡； 维持功率因子； 维持良好的电源质量； 使用可调速率驱动器或者两速电机； 控制温度； 监控电机工作速度。　　利用数字电路或者FPGA来控制模拟电机电路能够大大降低系统成本和功耗。FPGA不但节省能源，而且还具有嵌入式数字信号处理(DSP)模块、微控制器和I/O接口等功能，完全可以实现家电设计。 脉冲宽度调制 　　实现数控模拟电机电路

在电力系统和信号处理领域中，单相和三相锁相环是至关重要的技术组件，它们用于实现对交流电相位的精确跟踪与锁定。锁相环（PLL）技术的出现极大地推动了电力电子、通信、能源管理及各类自动化控制系统的发展。随着现代电力系统对稳定性和可靠性要求的不断提高，锁相环技术的发展也越来越注重于提升锁相速度与抗干扰能力。 为了满足科研人员和工程师的需求，利用Matlab和CCS（Code Composer Studio）进行锁相环的仿真和开发变得尤为重要。Matlab仿真可以提供一个可视化的环境，允许设计者对锁相环的性能进行模拟和分析，而不必直接在物理硬件上进行风险较高的实验。通过Matlab中提供的SOGI（Second Order Generalized Integrator）和DSOGI（Double Second Order Generalized Integrator）模型，可以实现对单相和三相交流电的高效锁相。 SOGI和DSOGI模型在锁相环中的应用具有以下优势：一是能够快速准确地对信号进行相位跟踪；二是具备较强的鲁棒性，能够在复杂多变的电力系统环境下，如频率波动、谐波干扰、不对称负载等情况中保持稳定工作。这些特性使得SOGI和DSOGI成为单相和三相锁相环设计中的重要选择。 与Matlab仿真相辅相成的是CCS程序的开发。CCS是由德州仪器（TI）开发的一款集成开发环境，专门用于TI的DSP（数字信号处理器）芯片。借助CCS，可以将Matlab仿真得到的算法模型转化为DSP可以执行的代码，进一步通过DSP实现快速、精确的锁相操作。这种从仿真到实际应用的转化过程，不仅提高了研发效率，还大幅降低了技术实现的成本和风险。 文档中提及的“单相和三相锁相环是一种常见的电力系统和”、“单相和三相锁相环是一种广泛应用于交流电控制系统”等内容，揭示了锁相环技术在现代电力系统中的普及程度及其应用的重要性。锁相环技术不仅在电力系统中扮演着关键角色，也在精密测量、通信系统同步、电机控制等多个领域中发挥着不可替代的作用。 单相和三相锁相环技术，特别是结合Matlab仿真与CCS程序开发的解决方案，为现代电力系统和相关领域提供了一种高效、可靠的相位跟踪和锁定手段。通过SOGI和DSOGI模型的应用，锁相环的性能得到了显著提升，满足了日益增长的工业需求。而从文档名称列表中可以看出，相关的仿真模型和程序文档已经准备就绪，为电力系统工作者提供了宝贵的参考资料和实用工具。