大语言模型是自然语言处理领域的一个基础模型，其核心任务和核心问题是对自然语言的概率分布进行建模。随着研究的深入，大量不同的研究角度展开了系列工作，包括n元语言模型、神经语言模型以及预训练语言模型等，这些研究在不同阶段对自然语言处理任务起到了重要作用。 语言模型起源于语音识别领域，输入一段音频数据时，语音识别系统通常会生成多个候选句子，语言模型需要判断哪个句子更合理。随着技术的发展，语言模型的应用范围已经扩展到机器翻译、信息检索、问答系统、文本摘要等多个自然语言处理领域。语言模型的定义是：对于任意词序列，模型能够计算出该序列构成一句完整句子的概率。例如，对于词序列"这个网站的文章真水啊"，一个好的语言模型会给出较高的概率；而对于词序列"这个网站的睡觉苹果好好快"，这样的词序列不太可能构成一句完整的话，因此给出的概率会较低。 在正式定义语言模型时，可以以中文语言模型为例。假定我们想要创建一个中文语言模型，VV表示词典，词典中的元素可能包括"猫猫、狗狗、机器、学习、语言、模型"等。语言模型就是这样一个模型：给定词典VV，能够计算出任意单词序列ww1, ww2, ..., wnn构成一句话的概率p(ww1, ww2, ..., wnn)，其中p≥0。计算这个概率的最简单方法是计数法，假设训练集中共有N个句子，统计一下在训练集中出现的序列(ww1, ww2, ..., wnn)的次数，记为n，那么p(ww1, ww2, ..., wnn)就等于n/N。但可以想象，这种方法的预测能力几乎为0。 语言模型的发展阶段主要包括：定义语言模型、发展生成式语言模型、语言模型的三个发展阶段、预训练语言模型的结构。谷歌的Transformer模型的出现以及基于此模型的各类语言模型的发展，还有预训练和微调范式在自然语言处理各类任务中取得突破性进展，从OpenAI发布GPT-3开始，对语言模型的研究逐渐深入。尽管大型模型的参数数量巨大，通过有监督的微调和强化学习能够完成非常多的任务，但其基础理论仍然离不开对语言的建模。 大语言模型的发展经历了从基于规则和统计的传统语言模型，到深度学习驱动的复杂模型的转变。早期的语言模型主要依赖于统计方法，通过分析大量语料库中的词序列出现频率来预测下一个词或句子的可能性。随着深度学习技术的兴起，神经网络语言模型，尤其是基于RNN（循环神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）的模型开始主导这一领域。这些模型能够捕捉词序列之间的长距离依赖关系，并有效处理复杂的语言现象。 然而，神经网络语言模型的一个显著缺点是需要大量的计算资源和大规模的训练语料库。这导致了预训练语言模型的出现，其中最具代表性的是以GPT（Generative Pretrained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）为代表的模型。这些模型通常在海量的无标签文本上进行预训练，学习丰富的语言表示，然后通过微调（fine-tuning）适应具体的下游任务。预训练语言模型的成功不仅推动了自然语言处理技术的边界，也带来了全新的研究范式。 语言模型的性能评估通常采用困惑度（perplexity）这一指标，它反映了模型对于数据的预测能力。困惑度越低，表示模型预测效果越好，语言模型的性能越强。在实际应用中，除了困惑度之外，还需要考虑模型的泛化能力、计算效率、可扩展性等因素。 随着语言模型技术的不断成熟，我们已经看到了它在多个领域的成功应用，如智能助手、机器翻译、情感分析、内容推荐等。同时，大型语言模型也引发了一系列的讨论和挑战，包括模型的可解释性、偏见和公平性问题、资源消耗问题以及其对人类工作的潜在影响等。未来，随着研究的深入和技术的发展，我们有望看到更加高效、智能、并且具有社会责任感的大语言模型。

永磁直驱风力发电系统自抗扰控制与最大功率跟踪技术研究：机侧变流器自抗扰控制与仿真，网侧变流器PI控制及风速模型探讨,自抗扰控制，永磁直驱风力发电系统，永磁同步电机，最大功率跟踪，机侧变流器，网侧变流器 机侧变流器转速外环：采用自抗扰控制，LADRC，代码+simiulink仿真 网侧变流器采用PI控制 五种风速的风速模型?自抗扰控制的风力发电系统模型，两种模型 ,自抗扰控制; 永磁直驱风力发电系统; 永磁同步电机; 最大功率跟踪; 机侧变流器; 网侧变流器; LADRC; PI控制; 风速模型; 自抗扰控制风力发电系统模型。,自抗扰控制的永磁直驱风力发电系统研究：最大功率跟踪与双层变流器策略

机器学习模型案例与SHAP解释性分析：涵盖类别与数值预测，CatBoost、XGBoost等六大模型深度解析及SHAP分析比较,shap分析代码案例，多个机器学习模型+shap解释性分析的案例，做好的多个模型和完整的shap分析拿去直接运行，含模型之间的比较评估。 类别预测和数值预测的案例代码都有，类别预测用到的6个模型是（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes，svc），数值预测用到的6个模型是（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）,机器学习模型; SHAP解释性分析; 多个模型比较评估; 类别预测模型（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes、svc）; 数值预测模型（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）; 完整shap分析代码案例; 模型之间比较评估。,"多模型SHAP解释性分析案例集：类别预测与数值预测的全面比较评估"

三电平T型逆变器ANPC与NPC模型仿真：中点电位平衡与不平衡控制策略在MATLAB Simulink中的实现与应用,三电平T型逆变器仿真模型研究：NPC与ANPC的带中点电位平衡与不平衡分析，基于MATLAB Simulink平台下的SVPWM控制策略及零序分量注入中点电位平衡控制,三电平T型逆变器仿真模型，npc和anpc都有 带中点电位平衡和不平衡的都有，60和90度坐标系 MATLAB Simulink SVPWM控制+中点不平衡控制； 合成时间调制波与载波进行比较，产生脉冲信号。 中点电位平衡控制采用零序分量注入控制 具体输出波形见下面图片； ,三电平T型逆变器; NPC与ANPC; 中点电位平衡与不平衡; 60与90度坐标系; MATLAB Simulink仿真; SVPWM控制; 零序分量注入控制; 脉冲信号生成; 调制波与载波比较; 具体输出波形。,三电平T型逆变器仿真模型：NPC与ANPC的中点电位平衡与不平衡控制研究

基于模糊PID控制的固体氧化物燃料电池与质子交换膜燃料电池的温度与进气系统模型研究,固体氧化物燃料电池模型sofc 质子交膜燃料电池pemfc 温度系统控制，进气系统控制 pem电解槽 模糊控制，pid控制，模糊pid控制 ,核心关键词如下： 固体氧化物燃料电池模型(SOFC); 质子交换膜燃料电池(PEMFC); 温度系统控制; 进气系统控制; PEM电解槽; 模糊控制; PID控制; 模糊PID控制。,"燃料电池技术：SOFC与PEMFC模型下的温度与进气系统控制及模糊PID策略"

PFC-FLAC耦合模拟下柔性三轴体应变计算方法及其剪胀现象展示——以Lobby模型为例的Shell模拟体积计算研究,pfc-flac耦合柔性三轴的体应变计算方法。 以lobby模型为例展示计算结果，体应变计算结果如蓝色曲线所示，体积呈现出明显的剪胀现象。 核心内容是计算shell模拟的柔性膜体积计算。 ,PFC-FLAC耦合; 柔性三轴; 体应变计算方法; 剪胀现象; Shell模拟; 体积计算。,PFC-FLAC耦合柔性三轴体应变计算法：Lobby模型剪胀现象展示

MPC控制器设计，模型预测控制，线性时变模型预测控制，LTV MPC，提供理论讲解与应用实现。 提供MPC算法、LTV MPC 算法在直升机和四旋翼中的应用实例。 提供模型预测控制资料。 提供matlab中模型预测控制工具箱mpcDesign 的使用讲解。

AEB ，自动紧急避撞系统，主动避撞，Carsim Trucksim与simulink联合仿真； 车辆逆动力学模型； 制动安全距离计算； 期望制动加速度； 节气门控制； 制动压力控制； 可实现前车减速，前车静止，前车匀速纵向避撞；

压缩包中包含了： 1. 三个.sws格式配置文件； 2. 一个生成.bot文件和.bnd文件的脚本InputFileMaker4SWASH_L51con.m； 3. 结果可视化的脚本mkplot.m。

基于MATLAB Simulink的双环控制DC DC变换器模型及性能比较分析，并附带相应结构电压电流控制的参考实验与论述。,MATLAB Simulink中两相交错并联双向DC-DC变换器：电压电流双闭环控制仿真模型研究及对比分析,MATLAB Simulink两相交错并联双向DC DC变器电压电流双闭环控制仿真模型 附参考文献 两相交错并联buck boost变器仿真 采用4mos结构，模型内包含单电压环开环控制，单电流环闭环控制（比例积分+前馈），电压电流双闭环控制（比例积分+前馈）三种控制方式，可以对比各种控制效果，三种方式中，双环控制模式的电感电流均流效果好，输出波形好，电压纹波小。 357 ,核心关键词：MATLAB; Simulink; 两相交错并联; 双向DC-DC变换器; 电压电流双闭环控制; 仿真模型; 比例积分控制; 前馈控制; 均流效果; 输出波形; 电压纹波。,基于MATLAB Simulink的DC-DC变换器双环控制仿真模型对比研究