空调加热器MPC模型预测控制程序带文献 空调取暖器、室内温度调节模型预测控制、 MPC控制的MATLAB纯M文件，代码约370行，包可运行（需安装MATLAB自带的fmincon相关的优化工具箱）。 基于模型预测控制的温度调节。 包含空调加热模型建模、各类约束建模、室温状态空间建模和MPC 融合修正Kalman滤波对加热器温度和加热器出风口温度进行估测。 配套较简洁的英文参考文献。 文献截图及代码运行结果见附图。 实价可直，后留邮箱收。 关联词: 建筑热模型，热舒适性，建筑节能，建筑热管理，阻容传热模型，灰盒热模型。 ,MPC模型在空调取暖器控制中的应用,基于MPC模型预测控制的空调取暖器室内温度调节系统研究：融合Kalman滤波的约束优化与建筑节能应用,空调取暖器; 室内温度调节; MPC模型预测控制; MATLAB纯M文件; 模型预测控制的温度调节; 空调加热模型建模; 约束建模; 室温状态空间建模; Kalman滤波; 英文参考文献。,基于MPC的空调加热器温度预测控制程序及文献

在Android系统中，APK是应用程序的安装包，它包含了所有必要的代码、资源和配置文件。为了让用户能够从非Google Play商店来源安装APK，并确保其安全性和完整性，开发者需要对APK进行签名。签名过程涉及到一系列的安全步骤，其中就包括使用特定的工具和证书。在你提供的资料中，提到了一个名为“为apk签android.uid.system名工具包”，这个工具包包含三个关键文件：signapk.jar、platform.x509.pem和platform.pk8，它们是用来将APK签署为具有`android.uid.system`权限的工具。 1. **signapk.jar**：这是一个Java可执行文件，由Android开发团队提供，用于签署APK文件。它的工作原理是利用私钥（如platform.pk8）和对应的公钥证书（如platform.x509.pem）对APK进行签名。通过这个工具，开发者或系统集成者可以验证APK的来源，并确保其在安装和运行时未被篡改。 2. **platform.x509.pem**：这是一个X.509格式的公钥证书，它包含了证书的发行者、有效期以及公钥等信息。在Android系统中，`platform.x509.pem`通常与系统的签名密钥相关联，用于签署系统级的应用或更新，这样它们就可以获得像`android.uid.system`这样的高级权限。这个证书的公钥用于验证APK的签名。 3. **platform.pk8**：这是私钥的二进制格式，对应于`platform.x509.pem`中的公钥。私钥是保密的，用于在签署过程中生成数字签名。签名过程是通过计算APK的哈希值，然后用私钥加密这个哈希值，生成数字签名。安装时，系统会用公钥解密这个签名，验证哈希值是否与当前APK的哈希值匹配，从而确认APK的完整性和来源。 要使用这些文件签署APK，你需要遵循以下步骤： 1. 将原始APK和这三个文件放在同一个目录下。 2. 运行`java -jar signapk.jar platform.x509.pem platform.pk8 your_original.apk your_signed.apk`命令，这将使用给定的证书和私钥对APK进行签名，生成一个新的签名APK。 3. 安装新签名的APK到设备上，由于它现在带有`android.uid.system`权限的签名，系统会赋予它相应的权限。 请注意，这种签名方法通常只适用于系统开发者或设备制造商，因为`android.uid.system`权限涉及到对系统核心功能的访问。普通应用开发者不应随意使用，以免破坏系统的安全性和稳定性。同时，擅自对非自有的APK进行系统级别签名可能涉及法律问题，因此必须谨慎操作。

猕猴桃作为一种高经济价值的农作物，其叶片的健康状况对于果园的整体产量和果实品质具有重要影响。因此，及时准确地检测出猕猴桃叶片的病害对于病害防治具有重要意义。随着计算机视觉和人工智能技术的发展，基于深度学习的图像识别技术已成为农业病害检测的重要手段。YOLO（You Only Look Once）是一系列实时对象检测系统中的一个重要成员，因其速度快和检测精度高而受到广泛关注。YOLOv5作为该系列中的一个版本，尤其适合处理速度与准确性要求较高的场合。 猕猴桃叶片病害检测系统通常包含几个核心部分：数据集的构建、模型的训练、实时检测和结果的评估。在本系统中，使用了改进的YOLOv5模型作为核心算法。这种改进可能包括对网络结构的优化、训练方法的调整、损失函数的改进等多个方面，目的是为了提高模型在猕猴桃叶片病害检测上的准确性和鲁棒性。系统采用了大量的猕猴桃叶片病害图片进行训练，这些图片经过精心标注，每个病害区域都有精确的边界框和类别标签。 数据集的构建是深度学习模型训练的重要基础。在本系统中，数据集应该包含多种不同的病害类型，以及正常叶片的图片作为对比，以覆盖可能出现的各种情况。数据集的多样性和质量直接影响到模型的泛化能力和检测效果。在数据集构建的过程中，还需要对图片进行预处理，比如调整图片尺寸、归一化、数据增强等，以提高模型的训练效率和检测性能。 视频教程部分为用户提供了直观的学习资源，帮助用户理解整个系统的搭建过程。视频中可能涵盖了环境配置、代码解释、模型训练、结果测试等环节。这些教程不仅有助于技术人员掌握猕猴桃叶片病害检测系统的使用和开发，也使农业技术推广人员能够更加方便地学习和应用这一技术。 此外，源代码的提供使得有能力的开发者可以直接在原有基础上进行二次开发或优化，进一步提升系统的实际应用效果。源代码和数据集的开源共享也体现了科研工作者的开放态度，有利于促进学术交流和技术创新。 基于改进YOLOv5的猕猴桃叶片病害检测系统整合了先进的深度学习技术与丰富的实际应用场景。它不仅能够帮助农业工作者快速准确地识别病害，及时进行防治，还提供了完整的开发资源，为相关领域的研究者和开发者提供了便利。系统的设计兼顾了实用性与扩展性，为未来在其他作物病害检测方面的应用奠定了良好的基础。

"TransUnet复现，完整代码（附实现说明）" 提供的是一个关于TransUnet模型的实现过程，这个模型是计算机视觉领域的一个重要应用，特别在医学图像分割任务中表现突出。TransUnet结合了Transformer的全局注意力机制和U-Net的卷积网络结构，旨在提高图像分割的精度。 "TransUnet复习，完整代码（附实现说明）" 暗示这是一个学习资源，帮助开发者理解和复现TransUnet模型。通过提供的代码和文档，开发者可以深入理解TransUnet的工作原理，并将其应用于自己的项目中。 "软件/插件" 表明这是一套软件工具，可能包括脚本、库或插件，用于搭建和训练TransUnet模型。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的各个文件具有以下作用： 1. **LICENSE**: 这通常包含项目的许可协议，规定了用户可以如何使用、修改和分发代码。 2. **README.md**: 这是一个Markdown格式的文件，通常包含了项目简介、安装指南、使用方法等关键信息，对于理解整个项目非常有帮助。 3. **test.py**: 这可能是测试代码，用于验证模型的功能和性能，确保代码正确运行。 4. **utils.py**: 通常包含辅助函数和类，用于支持主要代码模块，如数据预处理、模型保存加载等。 5. **train.py**: 这是模型训练的主程序，可能包含了数据加载、模型构建、训练循环和损失计算等核心步骤。 6. **trainer.py**: 可能定义了一个训练器类，负责管理模型的训练过程，如优化器、学习率调度、模型检查点等。 7. **To_2d.py** 和 **To_3d.py**: 这两个文件可能涉及图像的维度转换，可能用于将3D图像转换为2D进行处理，或者反之。 8. **show_label_to_color.py**: 可能是用来可视化分割结果的脚本，将分割出的类别标签映射到不同的颜色上，便于观察。 9. **make_list_file.py**: 这个文件可能是用来创建数据列表的，数据列表常用于指示训练和验证数据集的路径，方便批量处理。 通过这些文件，开发者可以了解TransUnet的全貌，包括数据预处理、模型构建、训练流程以及结果可视化。这对于学习和实践深度学习模型，尤其是TransUnet这样的高级模型，是非常宝贵的资源。在实践中，开发者需要根据自身的硬件环境和数据集调整代码，以适应特定的图像分割任务。同时，理解并复现这样的模型也有助于提升对深度学习和计算机视觉的理解。

基于AD9361的BPSK调制解调器演示：位同步、误码率测试与零中频架构实践，附Verilog代码,基于AD9361软件无线电平台的BPSK调制解调器与误码率测试Demo：零中频架构与FPGA驱动实现,基于AD9361的BPSK调制解调器、位同步、误码率测试demo。 零中频架构，适用于AD9361等软件无线电平台，带AD9361纯逻辑FPGA驱动，verilog代码，Vivado 2019.1工程。 本产品为代码 ,基于AD9361的BPSK调制解调器; 位同步; 误码率测试demo; 零中频架构; 软件无线电平台; AD9361纯逻辑FPGA驱动; verilog代码; Vivado 2019.1工程。,基于AD9361的BPSK调制解调器Demo：零中频纯逻辑FPGA驱动，支持位同步和误码率测试（Verilog代码）

在现代工业和自动化控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛使用的反馈控制器。增量式PID控制器作为其一种，相较于位置式PID，在处理一些特定问题时，例如积分饱和和累计误差的校正等方面，具有一定的优势。在使用STM32F103C8T6这款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器进行增量式PID控制时，开发者能够以较低的成本实现高精度的控制需求。 STM32F103C8T6是STMicroelectronics生产的一款性能强大的32位微控制器，因其丰富的外设、高性能的处理能力以及性价比高而备受开发者的青睐。在开发过程中，标准库作为官方提供的基础软件包，包括了丰富的驱动库和API函数，大大降低了开发难度，加快了开发进度。增量式PID控制代码则是指在算法实现上，输出的是控制量的增量，而非直接的控制量，这样可以避免在控制过程中由于积分饱和导致的输出突变。 增量式PID控制算法的核心是根据设定值与反馈值之间的差异（即偏差），按照一定的比例（P）、积分（I）和微分（D）运算规则来调整输出。在实际应用中，为了防止系统出现过于激烈的动态响应，通常会对增量值进行限幅处理，以保证控制系统的稳定性。 在编程实现增量式PID控制时，通常需要进行以下步骤：初始化STM32F103C8T6的相关硬件接口，如定时器、ADC（模数转换器）、DAC（数模转换器）等；然后，根据增量式PID控制的理论，编写控制算法，实现对PID各参数的实时计算和调整；将计算得到的增量值转换为相应的控制量，通过PWM（脉冲宽度调制）等方式输出到执行机构。 实现增量式PID控制的代码通常包括参数初始化、数据采集、PID计算、输出调整等模块。在参数初始化模块中，会设定PID控制的基本参数，如比例系数、积分时间、微分时间等。数据采集模块负责获取系统的输入信号和输出信号，即设定值和反馈值。PID计算模块则是整个控制系统的核心，它根据输入的偏差计算出控制量的增量。输出调整模块则是将计算得到的控制量增量，转换为对被控对象的控制信号。 在使用标准库开发过程中，开发者会利用HAL库函数或底层寄存器操作来控制硬件。例如，使用HAL库函数HAL_TIM_Base_Start()来启动定时器，使用HAL_ADC_Start()来启动模数转换等。这些函数简化了硬件操作，但开发者仍需理解其背后的工作原理，以便更准确地实现控制逻辑。 增量式PID控制在诸多领域都有广泛的应用，如电机控制、温度控制、位置控制等。在实际应用中，需要根据具体的控制对象和控制要求，调整PID参数，优化控制效果。另外，增量式PID控制器通常需要结合滤波算法，例如中值滤波、滑动平均滤波等，以提高控制系统的抗干扰能力和稳定性。 基于STM32F103C8T6的增量式PID控制代码的开发，不仅能够帮助开发者更好地理解增量式PID算法的实现过程，而且能够加深对STM32F103C8T6这款微控制器的理解和应用。通过这种方法开发出来的控制代码，可以广泛应用于教学、科研以及工业生产的各个领域，具有非常高的实用价值和参考意义。

本项目实现了百度指数的获取与解码，格式化输出为表格，支持日期选择，多个关键词爬取。 但仅仅为简单实现，代码还有很多值得改进之处，欢迎大家反馈完善。 已知问题： 不支持自定义具体的日期，如2021-5-06~2022-7-11，但可以通过获取完整数据并截取解决 展示的数据为手机端+PC端所有数据，未进行区分 展示的数据为全国范围内数据，未提供精确到省份与城市 输出结果类型单一，只有表格形式，不方便数据对接 Future 提供精确到省份与城市的参数 区分手机端、PC端数据 提供咨询指数数据 将结果用echart库进行可视化展示

内容概要：本文详细介绍了一个利用MATLAB实现的遗传算法(GA)优化BP神经网络的方法，专门面向多输入多输出系统的建模和预测任务。遗传算法以其全局搜索能力解决了BP神经网络容易陷入局部最优的问题，两者结合大大提升了学习速度和精度。文中阐述了BP神经网络和遗传算法的基本原理，并介绍了两者相结合的技术细节及其在MATLAB平台上的实现方式。特别指出的是，在实现过程中遇到了一些技术和理论上的挑战，并通过合理的参数调整和结构优化逐一攻克。 适合人群：具备基本编程技能以及对人工神经网络有一定了解的研究人员、工程师和技术爱好者，特别是关注于复杂系统和大数据分析的专业人士。 使用场景及目标：主要用于需要高效建模及精确预测的复杂多维系统中，比如系统控制、金融数据分析、医学诊断、图像识别等众多行业领域内的问题解决。目的是提高系统的自动化程度，改善预测准确率，并促进更广泛的智能化管理和服务应用。 其他说明：为了帮助读者更好地理解这一过程，文档还提供了详细的模型架构图示和具体的实例编码指导，从数据准备到最终的仿真结果显示全过程。并且强调了项目所具有的创新点，比如自定义参数设定、智能优化初始权重等特性，使得该方案在实际操作中有较强的灵活性和适用性。同时指出未来可以进一步探索更多元化的优化手段和技术融合可能性。

**背景** 浸润性导管癌（IDC）是所有乳腺癌中最常见的亚型。为了对整个组织样本进行侵袭性分级，病理学家通常专注于包含 IDC 的区域。因此，自动侵袭性分级的常见预处理步骤之一是划定整个组织切片中 IDC 的确切区域。 **内容** 原始数据集包含 162 张乳腺癌（BCa）标本的整个组织切片图像，扫描倍率为 40 倍。从中提取了 277,524 个大小为 50 x 50 的 patches（198,738 个 IDC 阴性，78,786 个 IDC 阳性）。每个 patch 的文件名格式为：u_xX_yY_classC.png —— 例如 10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中，u 是患者 ID（10253_idx5），X 是该 patch 裁剪位置的 x 坐标，Y 是该 patch 裁剪位置的 y 坐标，C 表示类别，0 为非 IDC，1 为 IDC。

基于Matlab的柔性车间调度系统源代码：实现机器调度并可视化甘特图与收敛曲线,基于Matlab的柔性车间调度系统源代码：机器灵活调度与甘特图及收敛曲线可视化,车间调度matlab源代码柔性车间调度，具有机器柔性，最后能生成甘特图以及收敛曲线 ,核心关键词：车间调度; MATLAB源代码; 柔性车间调度; 机器柔性; 甘特图; 收敛曲线,柔性车间调度Matlab源代码：支持机器柔性，生成甘特图与收敛曲线 在当前的制造环境中，随着生产的多样化和个性化需求的不断增加，车间调度系统的灵活性成为了提高生产效率和降低生产成本的关键因素。为了实现这一目标，研究人员和工程师们开发了基于Matlab的柔性车间调度系统。这一系统的开发，旨在通过Matlab强大的数值计算能力和丰富的图形界面，为车间调度提供一种有效的解决方案。 柔性车间调度系统的核心功能之一是能够实现机器调度。在车间生产过程中，机器的调度不仅关系到生产效率，还直接影响到生产成本和产品交货期。通过Matlab编程，系统能够根据生产任务的复杂性和紧急性，对机器进行灵活的分配和调度。这不仅提高了机器的利用率，同时也保证了生产的连续性和稳定性。 另一个重要的功能是可视化甘特图。甘特图是一种常用的项目管理工具，通过条形图的形式直观展示项目的时间进度和各个任务之间的关系。在柔性车间调度系统中，甘特图能够清晰地描绘出生产任务的执行情况，包括任务的开始和结束时间、任务之间的依赖关系等信息。这种可视化手段极大地提高了调度的透明度，帮助管理层和操作人员快速识别生产瓶颈和潜在问题。 收敛曲线是评估调度系统性能的一个重要指标。收敛曲线能够反映出调度算法在寻找到最优解或满意解的过程中，随着迭代次数的增加，解的质量是如何变化的。在Matlab环境下，研究人员可以利用各种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，来不断迭代求解，直到找到一个近似最优的调度方案。收敛曲线的生成能够帮助用户了解算法的收敛速度和稳定性，进而对算法进行调整和优化。 柔性车间调度系统的源代码设计是基于Matlab平台的。Matlab作为一种高性能的数值计算和可视化软件，为机器学习、信号处理、图像处理等领域提供了广泛的工具箱和函数库。在柔性车间调度系统的开发中，利用Matlab提供的函数和工具箱，可以有效地实现数据处理、算法开发、结果可视化等多个环节的工作。 在具体的文件中，通过详细的文档说明和源码研究，可以了解到柔性车间调度系统的设计理念、实现方法和最终效果。文档中不仅包含了系统设计的理论基础和实现细节，还包括了对关键技术和算法的深入分析。源码研究部分则提供了从算法实现到结果展示的完整流程，使得其他研究人员和工程师能够基于现有的代码进一步开发和优化。 源代码展示部分则直接向用户展示了如何利用Matlab进行柔性车间调度系统的开发。包括了系统设计、算法实现、结果输出等多个环节。通过源码的展示，用户可以清晰地了解每一行代码的作用，以及如何将这些代码组织在一起，形成一个完整的柔性车间调度系统。 基于Matlab的柔性车间调度系统源代码是一个集成了机器调度、甘特图可视化和收敛曲线分析的强大工具。它不仅能够提高车间调度的灵活性和效率，还能够帮助管理者和工程师更好地理解和控制生产过程。通过可视化的手段，这一系统为车间调度提供了一个直观和高效的操作平台，是现代制造业中不可或缺的辅助工具。