ASTER GDEM V3 是美国航空航天局（NASA）和日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）共同开发的数字高程模型（DEM）。该模型使用来自 ASTER 卫星的光学数据，具有 30 米的空间分辨率。ASTER GDEM V3 是世界上分辨率最高的全球 DEM 之一，可用于各种应用，包括地形测量、土地利用监测和灾害管理。ASTER GDEM V3 于 2019 年发布，覆盖了整个地球的陆地表面。本数据是从中提取的覆盖中国区域的数据，每个文件覆盖范围是1度*1度，方便中国用户查找使用。

多算法模型（BI_LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。可灵活替换模块和数据集。实现轻松上手，快速训练快速推理。项目代码如下 data/ │ ├── data_process1.py # 数据预处理代码 ├── data_process.csv # 预处理数据文件 └── 91-Site_1A-Trina_10W.csv # 原始数据文件 inference/ │ ├── myprocessor.py # 推理主代码入口 ├── logs/ # 日志文件路径 │ └── logging.log # 推理日志文件 ├── config/ # 配置文件路径 │ └── config.yaml # 推理配置文件 ├── output/ # 推理输出路径 │ └── ...

**MMC.zip_PSCAD MMC模型_mmc_多电平直流输电_直流输电模型** 本资源包含了一个使用PSCAD软件构建的多电平模块化多电平换流器（MMC）模型，用于模拟直流输电系统。PSCAD是一款强大的电力系统仿真软件，广泛应用于电力工程研究和教学中。下面我们将详细探讨MMC、多电平直流输电以及直流输电模型的相关知识点。 **1. 模块化多电平换流器（MMC）** 模块化多电平换流器是一种先进的电力电子变换器，因其独特的结构和性能优势在高压直流输电领域得到广泛应用。MMC由多个子模块组成，每个子模块相当于一个独立的电压源，通过控制这些子模块的开关状态，可以实现连续可调的输出电压，从而大大降低了谐波含量和电压波动。 **2. 多电平技术** 多电平技术是电力电子领域的一种创新，其核心在于将多个较低电压等级的电平组合成一个较高的电压等级。这种技术提高了电压质量和系统稳定性，减少了滤波器的需求，同时减小了开关损耗。在MMC中，多电平架构使得输出电压更接近正弦波形，降低了对电网的影响。 **3. 直流输电** 直流输电（DC Transmission）相较于传统的交流输电，具有更高的传输效率、更远的传输距离、更少的线路走廊需求以及更好的系统稳定性。在大规模可再生能源并网、跨国输电等场景下，直流输电成为首选方案。其中，MMC作为一种高效、灵活的直流换流器，对于直流输电系统的性能提升起到了关键作用。 **4. PSCAD软件** PSCAD是由Electro-Technology Engineering Software Centre开发的一款实时仿真工具，它提供了广泛的电力系统元件库，包括电源、电机、变压器、线路、控制设备等，用户可以方便地搭建各种复杂的电力系统模型。在本案例中，PSCAD被用来建立和仿真MMC在直流输电系统中的工作状态，分析其性能指标和运行特性。 **5. 直流输电模型** 在电力系统仿真中，建立准确的直流输电模型至关重要。这个模型通常包括换流站、直流线路、控制系统等多个部分。通过PSCAD，用户可以对整个直流输电链路进行建模，包括MMC的控制策略、线路的电气参数以及故障情况下的动态响应。这些模型有助于研究人员理解系统行为，优化设计参数，以及预测潜在的问题。 这个压缩包提供的PSCAD模型为研究和教学提供了实用的工具，帮助我们深入理解MMC的工作原理，多电平直流输电的优势，以及如何在实际应用中利用PSCAD软件进行仿真分析。通过学习和使用这个模型，我们可以更好地掌握直流输电技术，并为未来电力系统的设计和改进提供理论支持。

大模型微调自我认知数据集

COMSOL光学模型：单向出射LED物理模型仿真

这段 Python 代码主要实现了基于 EEGNet 模型的脑电信号（EEG）分类任务。它使用了 K - 折交叉验证和数据打乱等技术来评估模型的性能，包括训练集准确率、测试集准确率、敏感度（True Positive Rate，TPR）、特异度（True Negative Rate，TNR）和误报率（False Positive Rate，FPR）等指标。

四旋翼飞行器模型预测控制仿真带PPT 四旋翼无人机 四旋翼飞行器模型预测控的MATLAB仿真，纯M代码实现，最优化求解使用了CasADi优化控制库（绿色免安装）。 CasADi我已下到代码目录里，代码到手可直接运行。 运行完直接plot出附图仿真结果。 配套30页的ppt，简介了相关原理与模型公式，详见附图。 关联词：无人机轨迹跟踪，无人机姿态控制， MPC控制。

基于大语言模型和 RAG 的知识库问答系统.zip

在本本科毕业设计项目中，主要实现了两个关键的技术——图像隐写分析与隐写去除，这两部分都是信息安全领域的重要研究方向。项目利用了深度学习技术，特别是神经网络模型，为图像隐写术提供了高效的解决方案。 我们来讨论图像隐写分析。隐写术是一种在数字图像中隐藏信息的技术，通常用于保密通信或者版权保护。而隐写分析则是反向过程，即检测和提取这些隐藏的信息。在这个项目中，采用了SRNet（Super-Resolution Network）网络模型进行隐写分析。SRNet是一种基于深度学习的超分辨率重建网络，它能够通过学习图像的高阶特征来提升图像的分辨率。在这里，SRNet被改编并应用于隐写检测，其强大的特征提取能力有助于识别出图像中可能存在的隐写痕迹，从而实现有效的隐写分析。 接下来，我们关注隐写去除环节，这里使用的是DDSP（Deep Dct Sparsity Prior）网络模型。DDSP模型是针对图像隐写去除设计的，它利用离散余弦变换（DCT）的稀疏性特点，结合深度学习的方法，来恢复被隐写篡改后的原始图像。在DDSP模型中，网络会学习到图像DCT系数的稀疏分布特性，并通过反向传播优化，尽可能地还原未被隐写篡改的图像内容，达到去除隐写信息的目的。 此本科毕业设计项目的实施，不仅展示了深度学习在图像处理领域的强大能力，还体现了在信息安全领域的应用潜力。SRNet和DDSP网络模型的结合使用，提供了一套完整的从检测到去除的隐写处理流程，对于理解和研究图像隐写技术具有重要的参考价值。同时，这也是一次将理论知识转化为实际应用的良好实践，对于提高学生的动手能力和解决实际问题的能力大有裨益。 在实际操作中，项目文件“ahao3”可能是包含了该项目代码、数据集、训练脚本等相关资料的文件或文件夹，具体的内容可能包括模型的训练记录、测试结果、源代码等，这些资料对于复现和理解这个项目至关重要。通过深入研究这些文件，可以更深入地了解SRNet和DDSP模型的工作原理以及如何在图像隐写分析和去除任务中应用它们。 这个本科毕业设计项目是对深度学习应用于图像隐写分析和去除的积极探索，不仅对学术研究有所贡献，也为实际的安全防护工作提供了新的思路和技术支持。

修正Sway-Rocking土-结构相互作用模型的试验验证，李雄彦，王国鑫，修正Sway-Rocking Model (修正S-R模型)可模拟土体与基础之间的非线性，也可反映上部结构高阶振型的影响。为考察修正S-R模型的有效性，论文