针对传统槽外式间接电合成方法反应体积过大、效率比较低的缺陷,实验采用在线超声非均相电解和高浓度氧化液逐滴加入法,对原有槽外式间接电合成苯甲醛类化合物的工艺进行了改进。改进后的工艺不仅使Mn(Ⅱ)的转化率达到96.73%,电流效率为85.01%,而且制得的较高浓度Mn(Ⅲ)氧化液无需稀释可直接使用,有效缩小了反应液的体积,比原有工艺至少降低了200%以上,且有机原料用量也减少了50%.这大大节省了反应所用的原料和设备空间,也在一定程度上提高了反应效率和产品收率,从而解决了由此引发的反应液体积过大所带来的反应效率低下的问题。本工艺制备苯甲醛和对甲基苯甲醛的收率分别为77.14%和92.52%.

内容概要：本文详细介绍了三相永磁同步电机的两种直接转矩控制（DTC）模型：传统DTC和基于滑模控制改进的DTC。文中首先解释了DTC的基本概念，然后分别阐述了这两种模型的具体构建过程，包括磁链和转矩计算、误差计算以及电压矢量选择等环节。接着，作者通过一系列仿真实验展示了两者的性能差异，尤其强调了改进模型在转矩脉动、转速响应和平滑性方面的显著优势。最后，提供了部分关键代码片段，帮助读者理解和实现这些模型。 适合人群：电机控制系统的研究人员、工程师和技术爱好者，尤其是那些对永磁同步电机的直接转矩控制感兴趣的群体。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并优化三相永磁同步电机控制系统的专业人士。目标是通过对比实验，掌握传统DTC和滑模改进DTC的工作原理及其优劣，以便在实际应用中做出更好的选择。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现细节，有助于读者将所学应用于实践中。同时，文中提到的一些技巧和经验对于解决实际工程问题也有很大帮助。

内容概要：本文详细比较了永磁同步电机(PMSM)的四种主要控制策略：PID控制器、传统滑模控制器、最优滑模控制器以及改进补偿滑膜控制器。每种控制方法的特点、优势和局限性通过理论分析、代码片段和仿真实验进行了深入探讨。具体来说，PID控制器上手容易但在负载突变时表现不佳；传统滑模控制器抗扰动能力强但抖振严重；最优滑模控制器通过引入李雅普诺夫函数减少抖振，但响应速度较慢；改进补偿滑膜控制器则利用扰动观测器提高了系统的稳定性和快速响应能力。 适合人群：从事电机控制系统设计的研究人员和技术工程师，尤其是对永磁同步电机有研究兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解不同控制策略在永磁同步电机应用中的表现，选择最适合特定应用场景的控制方法。目标是在提高系统性能的同时降低成本和复杂度。 其他说明：文章提供了详细的代码片段和实验数据，帮助读者更好地理解和实践各种控制策略。此外，还给出了针对不同使用场景的具体建议，如实验室环境推荐使用改进补偿滑膜控制器，而量产设备则更适合采用最优滑模控制器。

基于改进神经网络ADRC的永磁同步电机闭环控制仿真模型与传统自抗扰PMSM的比较研究,传统ADRC与改进神经网络ADRC的永磁同步电机闭环控制仿真模型 传统自抗扰PMSM：采用二阶自抗扰的位置电流双闭环控制 改进RBF自抗扰ADRC：自抗扰中状态扩张观测器ESO与神经网络结合，对ADRC中的参数进行整定 有搭建仿真过程的参考文献及ADRC控制器建模文档 ,关键词：传统ADRC; 改进神经网络ADRC; 永磁同步电机; 闭环控制仿真模型; 二阶自抗扰; 位置电流双闭环控制; 状态扩张观测器ESO; 神经网络; 参数整定; 仿真过程; ADRC控制器建模文档。,基于神经网络优化的ADRC在永磁同步电机控制中的应用与仿真研究

本文以晋城煤业集团成庄矿CAN通讯为基础,对现有刮板输送机的电气系统进行改进,在改进方案中先后给出系统设计、硬件设计以及软件设计,并详细分析了核心控制器与变频器、与人机界面的CAN通讯协议。经过工业性试验证明,该系统运行安全、稳定,故障率低。

矿用刮板输送机链条张力控制系统是一个具有非线性、时变性等特点的复杂控制系统,传统的PID控制将无法满足越来越高的精度要求。为了获得令人满意的控制效果,提出了基于趋近律的滑模控制,在此基础上,为了改善系统的抖振和响应速度,提出了一种改进的趋近律滑模控制,提高系统的初始运动速度,降低系统在切换面附近的趋近速度。通过建立矿用刮板输送机链条张力控制系统的Simulink仿真模型,仿真结果表明,与传统PID控制相比,系统响应速度、控制精度和系统抖振等都得到了显著改善。

本文介绍了YOLO11模型通过引入Mamba模块（VSS Block）来增强局部细节与全局语义的平衡，从而提高多尺度小目标检测能力的方法。VSS Block基于状态空间模型（SSM），通过多方向扫描策略（如水平、垂直、对角线）提取图像特征，并结合选择性机制动态聚焦关键区域。该模块通过双分支处理（主分支和副分支）和特征融合（Hadamard Product）实现对全局上下文和局部细节的高效建模。将VSS Block插入YOLO11的Backbone和Neck中，可显著提升模型对小目标和复杂背景下物体的特征表达能力，同时保持轻量化设计。文章还详细介绍了代码实现步骤，包括核心代码复制、包导入、模型配置修改等，为读者提供了完整的改进方案。 YOLO11作为一款先进的实时目标检测系统，其第11代版本在模型结构和性能上作出了显著的改进。在这项研究中，作者们引入了名为Mamba的新模块，正式名称为VSS Block，它是一个基于状态空间模型的架构，其核心设计理念在于平衡局部细节与全局语义信息。VSS Block通过实施多方向扫描策略，如水平、垂直和对角线扫描，全面提取图像特征，并借助选择性机制动态集中注意力于图像的关键区域。通过主分支和副分支的双分支处理架构，以及在特征融合时使用的Hadamard Product，这种模块有效整合了全局上下文信息和局部细节的特征，从而提升了模型对复杂场景下小目标的识别能力。 Mamba模块的加入，不仅增强了YOLO11在多尺度目标检测上的性能，同时该设计还保留了模型的轻量化特性。研究者们详细阐述了VSS Block的具体集成步骤，其中包括了对YOLO11的Backbone和Neck部分的代码修改，以及如何通过复制核心代码、导入相关软件包和调整模型配置来实现模块的嵌入。这些步骤为技术社群提供了完整的实施指南，便于其他研究者和开发者复现和进一步研究这项改进。 文章的代码实现部分，包含了详细的操作流程和代码片段，是将理论研究转化为实际应用的关键。通过这些详实的代码说明，研究人员和工程师能够更容易地理解并应用Mamba模块，进一步推动目标检测技术的发展。此外，本文的发布也体现出开源社区对于技术透明度和共享精神的支持，鼓励更多的实践者参与到该领域的探索中来。 YOLO11及其改进版在机器学习和计算机视觉领域内的应用场景广泛，包括但不限于视频监控、自动驾驶车辆、医疗影像分析、安全检测等。Mamba模块的推出，为这些应用场景提供了更为精准和高效的工具，预示着未来在目标检测技术方面可能取得更多突破性进展。 Mamba模块的成功集成到YOLO11中，也反映出当前深度学习领域模型优化的两个主要趋势：一是通过引入先进的算法和架构来增强网络的特征提取能力；二是注重模型的轻量化和效率，确保算法可以在各种计算资源有限的设备上运行。这些趋势的发展对于推动深度学习技术的商业化和普及化具有重要意义。 此外，文章中提到的包导入、模型配置修改等操作，都是基于软件开发的常见实践。这些实践在软件开发社区中十分普遍，并且对于推动软件包和代码库的创新和改进至关重要。通过分享这些实践的细节，研究者和开发人员能够更好地相互学习和借鉴，共同推动技术进步。

psf的matlab代码svDeconRL 基于Richardson-Lucy算法的总空间正则化的自由空间变异卷积 随该代码发布的出版物已发布在（开放获取）[1]中： Raphaël Turcotte, Eusebiu Sutu, Carla C. Schmidt, Nigel J. Emptage, Martin J. Booth (2020). "Title", Journal, doi: X 该存储库包含使用具有空间变异点响应的系统对2D图像进行反卷积所需的MATLAB代码。 反卷积基于经过改进的Richardson-Lucy算法，该算法具有总变化正则化以解决空间变化点响应。 还提供了样本数据集。 代码： RLTV_SVdeconv.m：使用基于特征PSF分解的空间变量PSF模型执行具有总变化（TV）正则化的Richardson-Lucy反卷积的功能。 TVL1reg.m：函数使用L1范数在数组M的散度上计算RL算法的总变化正则化因子 ScriptLRTV.m：针对几种模式，迭代次数和TV系数值的给定输入，迭代调用RLTV_SVdeconv（）函数的示例脚本。 makeEdgeA

本文介绍了对Deformable-DETR模型的改进方法，通过在骨干网络和可变形编码器之间加入YOLOv10的PSA（高效自注意力模块）和SCDown（空间通道解耦卷积模块）来提升模型性能。PSA模块应用于可变形编码器输入的最高层级特征图，以减少注意力计算的开销；SCDown模块则用于骨干网络输出特征图的融合，增强模型的多尺度能力。文章详细描述了模型架构、模块设计及核心代码实现，并提供了YOLOv10的相关资源链接。改进后的模型在目标检测任务中表现出更高的效率和准确性。 在深度学习领域，目标检测技术是计算机视觉中的一个重要方向。随着算法的不断进步，研究人员对于目标检测的效率和准确性有着越来越高的要求。Deformable DETR作为一种先进的目标检测模型，其设计旨在通过引入可变形的注意力机制来提高检测性能。该模型的核心在于可变形变换器（deformable transformer），它能够对图像特征进行更加精细的操作和编码，进而提升模型对目标的定位和分类能力。 为了进一步提升Deformable DETR模型的性能，研究人员通过引入了来自YOLOv10模型中的高效自注意力模块（PSA）和空间通道解耦卷积模块（SCDown）。这两个模块的加入，使得改进后的模型在处理复杂场景和小目标检测方面有了显著提升。 具体来说，PSA模块主要用于减少可变形编码器处理高层特征图时的注意力计算开销。通过自适应地聚焦于那些对最终检测结果至关重要的特征，PSA模块有效提高了特征处理的效率，使得模型能够更快速地响应。而SCDown模块则通过融合骨干网络输出的特征图，增强了模型对不同尺度目标的感知能力，这使得改进后的Deformable DETR能够更好地应对目标检测中常见的多尺度问题。 文章详细阐述了改进模型的架构设计和模块的具体实现，为研究者和开发者提供了深入理解和应用新方法的途径。同时，文章提供了YOLOv10相关资源的链接，方便研究者获取更多的背景知识和实现细节。此外，改进模型在一系列目标检测任务中的表现也得到了验证，展示出更高的检测效率和准确率。 在软件开发和代码维护方面，改进的Deformable DETR模型不仅仅是一个算法的升级，它还体现在源码的优化和软件包的完善上。作为一个开源项目，它的源代码包经过精心设计和组织，为用户提供了便捷的安装和使用体验。在代码包中，开发者可以找到对模型架构和核心功能的实现代码，这些代码经过严格的测试和验证，确保了软件的稳定性和可靠性。 软件开发是一个不断发展和迭代的过程，对现有模型的改进是推动该领域前进的重要动力。随着技术的不断进步，未来可能会有更多的研究者参与到Deformable DETR模型的改进工作中来，通过创新和优化，不断提升目标检测的性能，使之更好地服务于实际应用。

采用BP神经网络反演的方法,通过ANSYS数值模拟获取训练样本,克服了传统Res2dmod获取的训练样本误差大的缺点。将训练好的网络用于其他视电阻率数据的反演中,将反演后的数据和传统的二维反演软件Res2dinv的反演效果进行对比分析。表明BP人工神经网络训练误差达到一定精度后,能够克服传统线性反演的不足,最后结合工程实例说明BP神经网络反演的可行性。