内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB实现VMD-SSA-BiLSTM模型进行光伏功率预测的方法。首先，通过读取并预处理光伏数据，采用VMD（变分模态分解）将原始功率信号分解为多个较为稳定的模态分量。接着，针对每个分量建立BiLSTM模型，并使用SSA（麻雀搜索算法）优化模型的超参数。实验结果显示，相较于传统的BiLSTM模型，VMD-SSA-BiLSTM模型能够显著提高预测精度，特别是在处理功率突变的情况下表现更为出色。此外，文中还提供了关于如何更换分解算法、优化算法以及调整网络结构的具体指导。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员或工程师，尤其是从事新能源领域数据分析工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要精确预测光伏功率的应用场景，如电网调度和能源管理系统。主要目标是通过先进的信号处理技术和机器学习算法，提升光伏功率预测的准确性，从而更好地应对天气变化带来的不确定性。 其他说明：文中不仅分享了完整的代码实现细节，还讨论了一些常见的工程部署问题及解决方案，如数据预处理、模型训练效率等。对于希望深入理解并应用于实际项目的读者来说，是一份非常有价值的参考资料。

Pascal VOC 2012数据集是计算机视觉领域内一个著名且广泛使用的数据集，它主要被设计用来解决图像理解和计算机视觉中的识别问题。这个数据集包括了20类不同的物体类别，并为每张图片提供了相应的边界框（用于目标检测任务）、分割掩码（用于图像分割任务）以及图像级别标签（用于图像分类任务）。 U-Net模型是一种用于图像分割的卷积神经网络，它特别适合于医学图像分割和其他像素级的预测任务。U-Net的网络结构是对称的，它的设计借鉴了编码器-解码器的概念，通过一系列的卷积层、激活函数和池化层来提取图像的特征，并使用上采样和跳跃连接来重建图像的每个像素位置。U-Net的关键特点在于它的跳跃连接（skip connections），这些连接能够将编码器部分的特征图与解码器对应的层直接相连，从而帮助网络更好地恢复图像细节，这对于分割任务至关重要。 在使用Pascal VOC 2012数据集进行U-Net模型训练时，研究者和开发者通常会关注如何提高模型的准确性，减少过拟合，以及如何提高模型处理数据的速度。此外，数据增强、网络架构的调整、损失函数的选择和优化算法等都是提高分割性能的重要因素。 由于Pascal VOC 2012数据集已经预设了标准的训练集和测试集划分，研究人员可以直接使用这些数据集来训练和测试他们的U-Net模型。数据集中的图像涵盖了各种场景，包括动物、交通工具、室内场景等，这使得训练得到的模型能够具有较好的泛化能力。 除了用于学术研究，Pascal VOC 2012数据集还被广泛应用于商业产品开发中，比如自动驾驶汽车的视觉系统，智能安防监控的异常行为检测，以及在医疗领域内对于CT和MRI扫描图像的分割等。 为了更好地使用这个数据集，开发者通常需要对图像数据进行预处理，比如归一化、裁剪和数据增强等，以改善模型训练的效果。同时，因为U-Net模型在医学图像处理中尤其受到青睐，所以它的一些改进版也被广泛研究，比如U-Net++和U-Net3+，这些模型在保持U-Net原有优势的基础上，进一步提升了对细节特征的捕捉能力。 Pascal VOC 2012数据集与U-Net模型结合，为图像处理任务提供了强有力的工具。开发者可以通过这种结合来解决复杂的图像理解问题，同时也能够在此过程中积累对深度学习模型及其在实际问题中应用的经验。

PSASP算例模型与IEEE39节点系统：含新能源风机光伏的潮流分析与稳定性研究模型,PSASP算例模型，标准IEEE39节点系统模型，加新能源风机和光伏，(可配visio原图，发lunwen会用到的）。 买算例送无节点限制psasp软件7.41 模型可进行潮流计算，最优潮流，短路计算，暂态稳定性分析，小干扰稳定性分析，电压频率稳定分析，电能质量分析等等等等。 自己搭建的模型 网上流传的模型参数都不全，无法运算。 ,PSASP算例模型; IEEE39节点系统; 新能源(风机+光伏); 潮流计算; 最优潮流; 短路计算; 暂态稳定性分析; 电压频率稳定分析; 模型参数完整度,基于PSASP的定制新能源模型：IEEE39节点系统优化与稳定性分析

内容概要：本文详细介绍了利用C# WinForms构建的YOLOv11-OBB旋转框检测系统，通过ONNX格式模型进行有效的物体检测。除了详述系统实现的具体细节外，还分享了多个可能的发展和完善方面，涵盖了数据增广技术的应用以及用户交互的设计等特性。同时提供了完整的示例代码来辅助理解和开发过程。 适合人群：面向熟悉C#基本语法并希望深入学习机器视觉项目的软件开发者和技术团队成员。 使用场景及目标：①实现复杂的物体边界检测需求，并允许调整检测的敏感度与准确率之间的平衡；②在现有基础上探索新的技术革新和服务优化点。 其他说明：本文为那些寻求将现代计算机视觉技术嵌入到传统Winforms应用中去的技术爱好者或初学者，提供了一份良好的指导案例，同时也强调了后续研究的方向。

远场涡流仿真研究：多角度解读不同频率下磁感应特征及影响,无损检测技术：远场涡流Comsol仿真分析与结果展示,无损检测:远场涡流Comsol仿真。 图一: 二维远场涡流检测模型 图二: 50-60-70Hz激励下，磁场感应强度取对数结果。 图三：50-60Hz激励下，磁感应强度相位，距离激励线圈400和600mm处，两处缺陷结果。 图四：50-60-70Hz激励下，距离激励线圈400和600mm处，两处缺陷结果。 ,无损检测; 远场涡流; Comsol仿真; 二维远场涡流检测模型; 磁场感应强度; 激励频率; 缺陷结果,无损检测：远场涡流Comsol仿真模拟及其磁场响应结果展示

内容概要：本文围绕2025年第十一届全国大学生统计建模大赛“统计创新应用 数据引领未来”的主题，探讨多领域数据分析与模型构建的具体思路。文章从金融风险预警、智慧城市交通、公共卫生疫情防控、环境监测治理以及跨学科融合五个方面详细介绍各选题的研究框架、数据来源、方法论及创新点，强调在确保统计理论严谨性的基础上，融合大数据、机器学习、人工智能等新技术，为参赛队提供系统性、操作性强的选题指导与思路参考，旨在为未来数据驱动决策和社会治理提供有效支持。 适合人群：准备参加全国大学生统计建模大赛的学生团队，特别是对统计学、数据科学及相关应用领域感兴趣的学生。 使用场景及目标：①帮助参赛队伍理解如何在各个领域中应用统计学与新兴技术；②指导参赛队伍在确保数据真实性和模型严谨性的前提下，设计具有创新性和实际应用价值的建模方案；③为参赛队伍提供详细的选题方向和研究框架，助力他们在比赛中取得优异成绩。 阅读建议：本文不仅提供了丰富的理论背景和选题指导，还强调了实际应用的重要性。因此，在阅读过程中，参赛队伍应重点关注如何将理论与实践相结合，同时注意遵守大赛的各项规定，确保论文的学术性和规范性。此外，对于文中提到的创新点和技术细节，参赛队伍可以通过查阅更多相关文献来加深理解并应用于自己的项目中。

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为我们生活中的重要组成部分，它在不同领域的应用也日益广泛。近年来，多模态大模型作为AI领域的新兴技术，正逐渐受到学术界和产业界的广泛关注。多模态大模型是指能够处理多种类型数据输入的大型人工智能模型，它不仅能够处理文本信息，还能理解图像、声音、视频等多种数据类型，从而实现更为丰富的交互体验和更准确的信息处理。 在多模态大模型的背景下，新一代人工智能技术范式应运而生。这一技术范式的核心在于融合处理视觉、听觉以及文本等多种信息源，使得机器能够对复杂的现实世界有更加全面和深入的理解。这样的模型对于提升人工智能系统的认知能力至关重要，因为它能够在不同的情境中，更准确地把握人类的意图和行为。 “多模态大模型：新一代人工智能技术范式”这一著作由刘阳和林倞联合撰写，旨在全面介绍多模态大模型的理论基础、关键技术、以及在不同领域的应用实践。作者通过深入浅出的阐述，让读者能够理解多模态大模型不仅仅是技术的简单叠加，而是通过深度学习技术，尤其是神经网络技术的深入应用，使得模型能够自主学习和整合不同模态数据之间的关联性，实现跨模态的理解和交互。 书中可能涉及的关键技术包括但不限于：多模态数据融合技术、深度学习框架的优化、大规模数据集的构建和处理、自然语言处理技术在图像和声音信息处理中的应用等。此外，作者也可能探讨了多模态大模型在医疗诊断、无人驾驶、智能交互等具体领域的应用案例，以及在提升用户体验、辅助决策等方面的应用前景。 该书的出版不仅为人工智能领域的研究者和工程师提供了宝贵的参考资料，也为关心人工智能发展趋势的广大读者打开了一扇了解新技术范式的窗口。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，多模态大模型无疑将成为推动人工智能技术革命的重要力量，对人类社会的生产生活方式产生深远的影响。 此外，书名中提到的“新一代人工智能技术范式”强调了这种模型在理论和实践中的创新性。新一代范式意味着不仅仅是技术的升级，更是在认知模型、计算框架、以及应用模式上的一次全面革新。这种革新将使得人工智能系统更加接近于人类的多感官和多认知模式，从而更好地服务于人类社会的需求。 在《多模态大模型：新一代人工智能技术范式》一书中，刘阳和林倞深入探讨了这些创新性的理论和技术，同时对于如何在实际应用中发挥这些技术的最大价值提供了指导和建议。通过阅读本书，读者不仅可以获得关于多模态大模型的专业知识，更可以把握未来人工智能技术的发展趋势，为个人或组织在这一领域的深入研究和创新应用打下坚实的基础。

使用Panel Data模型进行不同路段交通事故的统计回归，可以识别路段样本间的固有差异以及未观测到的变量影响。作者介绍了个体固定效应模型和随机效应模型的建立过程和相关检验，并以京津塘高速为例，分别建立了一般混合回归模型、个体固定效应模型和随机效应模型，通过Hausman检验比较模型效果，最终得出个体固定效应模型更加合理、适合于高速公路事故分析的结论。

针对 Prony 算法辨识传递函数的模型阶数选取问题,首先选取一个阶数初始值， 然后在模型阶数取初始值条件下对输出信号进行 Prony 分析，最终依据 SNR 值及留数模值，得到 适合的模型阶数。对典型传递函数的仿真分析验证了所提方法的有效性. Prony算法作为一种高效的信号处理工具，在动态系统辨识中占据了重要地位。该算法通过构建信号的指数函数线性组合模型来拟合离散采样数据，从而提取出系统的频率、幅值、衰减因子和初相位等关键参数。凭借其高效率和精确度，Prony算法不仅适用于仿真数据的分析，在实时在线系统分析中也表现出了卓越的性能。在电力系统领域，Prony算法的应用领域尤为广泛，包括低频振荡的分析、电能质量的评估、电力系统模型和故障的辨识以及电力系统稳定器的设计等。 尽管Prony算法的应用前景广阔，但在使用该算法对传递函数进行辨识时，确定一个合适的模型阶数成为了关键的一步。模型阶数不仅影响着系统的动态特性描述，而且还关系到最终模型的精确性。如果模型阶数选择不当，过高或者过低，都有可能造成模型的失真。通常，确定模型阶数依赖于经验或者直觉判断，但这种方法并不总能确保得到最优的模型。 为了解决这一问题，相关的研究提出了基于信号噪声比(SNR)和留数模值的新型模型阶数选取方法。SNR值反映了模型对于实际数据的拟合程度，一个较高的SNR值表明模型与实际数据更加吻合，而留数则体现了各个指数项对信号形成的影响和贡献程度。在这种新方法中，研究者首先设定一个模型阶数的初始值，然后进行Prony分析，根据这个阶数下的输出信号来评估SNR值和留数模值，以此来决定最佳的模型阶数。 仿真实验验证了该方法的有效性。通过比较不同阶数模型的SNR值和留数模值，可以确定最佳的模型阶数，从而使模型更加准确地反映实际系统的动态特性。这项研究成果对于那些难以建立物理模型或者系统复杂度较高的情况尤为重要。利用Prony算法结合新的模型阶数选择策略，可以创建更为精确地逼近实际系统行为的数学模型。 此外，该方法对于理解和控制复杂的工程系统具有显著的实际意义。特别是在电力系统领域，Prony算法以及模型阶数选取策略的优化，不仅能够提高系统动态分析的精度，还能够为电力系统的实时监控和故障预测提供科学依据，从而有效提升电力系统的稳定性和可靠性。 Prony算法在传递函数模型阶数辨识中的应用展现了其在系统辨识中的巨大潜力。通过利用SNR值和留数模值来优化模型阶数，不仅提高了辨识精度，而且使得模型能够更准确地捕捉系统的动态特性，对于电力系统的安全稳定运行具有不可忽视的贡献。未来，随着该技术的进一步研究和应用，我们可以预见，Prony算法将在系统辨识领域发挥更加重要的作用，并在其他领域找到更为广泛的应用。

"大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告" 大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告是大数据协同安全技术国家工程研究中心发布的一份报告，该报告详细分析了大语言模型提示注入攻击的安全风险，并提出了相应的防御策略。 报告首先介绍了提示和提示学习的概念，包括提示的定义、类型和应用场景，以及提示学习的原理和方法。然后，报告详细分析了提示注入攻击的概念、类型和危害，包括直接提示注入和间接提示注入两种类型，并对其进行了深入分析和讨论。 报告还详细介绍了提示注入攻击的防御策略，包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，并对其进行了比较和分析。报告最后还对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了总结和评估，并提出了相应的安全建议。 该报告的主要贡献在于，它对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了系统性的分析和讨论，并提出了相应的防御策略和安全建议，为业界和学术界提供了有价值的参考和借鉴。 知识点： 1. 提示和提示学习的概念：提示是指人工智能模型在执行任务时所需的输入信息，而提示学习则是指模型从已有的数据中学习和泛化的能力。 2. 大语言模型的安全风险：大语言模型存在着提示注入攻击的安全风险，该攻击可以使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 3. 直接提示注入攻击：直接提示注入攻击是指攻击者直接将恶意输入注入到模型中，使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 4. 间接提示注入攻击：间接提示注入攻击是指攻击者通过修改模型的输入或参数来使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 5. 提示注入攻击的防御策略：包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入，而模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 6. Inputsidedefense：输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入。 7. Model-sidesdefense：模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 8. 安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台：是一个国家级的人工智能开放创新平台，旨在推动人工智能技术的发展和应用。 9. 大数据协同安全技术国家工程研究中心：是一个国家级的研究机构，旨在推动大数据和人工智能技术的发展和应用，并确保其安全和可靠性。