基于多模式复用技术的超表面相位计算及远场计算代码优化,数字编码超表面: 快速相位计算法及远场效果的 MATLAB 模型,数字编码超表面 多模式复用轨道角动量 多焦点透镜 多功能复用相位计算分布 远场计算代码 相位分布计算代码 多通道轨道角动量相位分布代码 不需要cst仿真，可以直接根据相位matlab计算远场 ,数字编码超表面; 多模式复用; 轨道角动量; 多焦点透镜; 相位计算分布; 远场计算代码; 相位分布代码; MATLAB计算远场。,基于Matlab的数字编码超表面远场计算与相位分布优化代码

（1）有12个发光二极管做跑马灯，其中跑马灯有10种灯亮模式。 （2）有专门的键盘用以切换跑马灯的模式，并且对于任何一种跑马灯模式都可以对亮 灯速度进行控制。 （3）每一种跑马灯模式用LED数码管进行显示。 （4）当跑马灯处于一种模式时，伴随的音乐响起，音乐至少有3首，并可以通过键盘 对其进行切换。

基于博途1200 PLC与HMI六层三部电梯控制系统的深度仿真工程：实现集群运行、多种模式控制与可视化操作,基于博途1200 PLC与HMI六层三部电梯控制系统仿真程序：集选控制与多模式模拟的协同实现,基于博途1200PLC+HMI六层三部电梯控制系统仿真 程序： 1、任务：PLC.人机界面控制三部电梯集群运行 2、系统说明： 系统设有上呼、下呼、内呼、手动开关门、光幕、检修、故障、满载、等模拟模式控制， 系统共享厅外召唤信号，集选控制三部电梯运行。 六层三部电梯途仿真工程配套有博途PLC程序+IO点表 +PLC接线图+主电路图+控制流程图， 附赠：设计参考文档(与程序不是配套，仅供参考)。 博途V16+HMI 可直接模拟运行 程序简洁、精炼，注释详细 ,关键词：博途1200PLC; HMI; 电梯控制系统; 集群运行; 模拟模式控制; 共享厅外召唤信号; 集选控制; 程序简洁精炼; 注释详细。,基于博途PLC与HMI的六层三部电梯控制系统仿真程序

AC多模式匹配算法 特点：应用有限自动机巧妙地将字符比较转化为了状态转移。此算法有两个特点：一是扫描文本时完全不需要回溯，二是时间复杂度为O(n)与关键字的数目和长度无关，但所需时间和文本长度以及所有关键字的总长度成正比。 算法思想：用多模式串建立一个确定性的树形有限状态机，以主串作为该有限状态机的输入，使状态机进行状态的转换，当到达某些特定的状态时，说明发生模式匹配。AC 多模式匹配算法的实现可分预处理和搜索查找两个阶段。在预处理阶段根据待匹配的模式串组生成有限状态机；搜索查找阶段状态机根据输入的文本串进行状态跳转，当到达某一状态时，该状态有匹配的模式串，则匹配成功。AC 状态机包括goto、fail 和output 3 个函数。 实现步骤：1. 构造字典树；2. 搜索路径的确定(即构造失败指针)；3. 模式匹配过程。

SPENCER多模式人员检测和跟踪框架 在欧盟FP7项目的背景下开发的针对移动机器人的基于ROS的多模式人员和组检测和跟踪框架。 功能一览 多模式检测：在一个通用框架中的多个RGB-D和2D激光检测器。 人员跟踪：基于最近邻居数据关联的高效跟踪器。 社会关系：通过连贯的运动指标估算人与人之间的空间关系。 群体追踪：根据人群的社会关系来检测和追踪人群。 鲁棒性：各种扩展功能（例如IMM，跟踪启动逻辑和高召回检测器输入）都使人员跟踪器即使在非常动态的环境中也能相对鲁棒地工作。 实时：在游戏笔记本电脑上以20-30 Hz的频率运行，跟踪器本身仅需要1个CPU内核的10％。 可扩展和可重用：结构良好的ROS消息类型和明确定义的接口使集成自定义检测和跟踪组件变得容易。 强大的可视化：一系列可重复使用的RViz插件，可通过单击鼠标进行配置，以及用于生成动画（2D）SVG文件的脚本。 评

在本文中，我们将深入探讨基于STM32微控制器的一个项目，该项目实现了一个高效的单按键操作界面，结合了HMI（人机交互）串口屏显示和蜂鸣器反馈功能。这个设计巧妙地利用了单个按键的不同触发模式，即短按和长按，来实现多模式选择与确认操作。它已经被验证并在机器人实验室中得到了实际应用，因此具有很高的实用价值。 让我们了解一下“单按键多模式选择”这一概念。在传统的嵌入式系统中，用户界面通常需要多个物理按键来控制不同的功能。然而，在这个项目中，通过软件策略的优化，仅需一个按键就能完成多种操作，大大简化了硬件设计。短按通常用于切换或浏览可用模式，而长按则用于确认所选模式，执行对应的操作。这种设计不仅节约了成本，还减少了用户操作复杂性。 接下来，我们关注HMI串口屏。HMI（Human Machine Interface）是人与机器交流的接口，串口屏则是通过串行通信接口连接到微控制器的一种显示屏。在这个项目中，串口屏用于实时显示当前的模式状态以及相关的功能信息。STM32通过串口与串口屏进行通信，将处理后的数据发送到屏幕显示，用户可以通过屏幕直观地了解系统状态，提高了交互性和用户体验。 “HMI串口通信协议”是实现这一功能的关键。常见的串口通信协议有RS-232、RS-485和UART等，这里很可能是使用了UART（通用异步接收/发送）协议。UART允许STM32以较低的数据速率与串口屏交换信息，如模式选择、确认信号等。串口通信协议包括帧格式、数据速率、起始位、停止位和校验位等参数设置，这些都需要在软件代码中精确配置。 然后，蜂鸣器的集成为系统添加了音频反馈。在用户进行操作时，蜂鸣器可以发出不同频率或持续时间的声音，以区分短按和长按，或者在执行特定功能时提供反馈。蜂鸣器的控制通常涉及到GPIO（通用输入/输出）引脚的驱动，通过设置高低电平来产生声音。 这个项目巧妙地整合了单按键操作、HMI串口屏显示和蜂鸣器反馈，实现了简洁高效的人机交互。它展示了STM32的强大功能，以及在嵌入式系统设计中如何通过软件创新来优化硬件资源。通过学习这个项目的实现细节，开发者可以更好地理解和应用类似的交互设计，特别是在资源有限的嵌入式环境中。

该源代码是基于WM算法实现的实现的多模式匹配算法，应用c++代码实现。

OmniNet：用于多模式多任务学习的统一架构 OmniNet是用于多模式多任务学习的Transformer体系结构的统一和扩展版本。 单个OmniNet体系结构可以对几乎任何现实领域（文本，图像，视频）的多个输入进行编码，并能够跨多种任务进行异步多任务学习。 OmniNet体系结构包含多个称为神经外围设备的子网，用于将特定于域的输入编码为时空表示形式，并连接到称为中央神经处理器（CNP）的通用中央神经网络。 CNP实现了基于变压器的通用时空编码器和多任务解码器。 该存储库包含用于的官方Pytorch实施（Pramanik等）。 本文演示了OmniNet的一个实例，该实例经过联合训练以执行

#NeuroRA 从多模态神经数据进行表示分析的Python工具箱 概述 代表性相似性分析（RSA）已成为一种流行的有效方法，用于测量不同模式下多变量神经活动的代表性。 NeuroRA是一个基于Python的易于使用的工具箱，可以在几乎所有种类的神经数据中完成有关RSA的一些工作，包括行为，EEG，MEG，fNIRS，sEEG，ECoG，fMRI和其他一些神经电生理数据。 此外，用户可以在NeuroRA上进行神经模式相似度（NPS） ，时空模式相似度（STPS）和受试者间相关度（ISC） 。 安装 点安装神经元 纸 Lu，Z.，＆Ku，Y.（2020年）。 NeuroRA：来自多模式神经数据的表示分析的Python工具箱。 神经信息学前沿。 14：563669。 doi：10.3389 / fninf.2020.563669 网站及使用方法 在查看更多详细信息。 您可以在阅读或在下载

开源的AC算法 多模式匹配实现 代码非常简单 清晰明了 适合新手学习，代码分析可以参照大神博文 一个开源AC算法源码分析