ckeditor5-数学预览 关于 这是的插件。 单击乳胶数学表达式时，将显示一个弹出窗口，显示使用MathJax或KaTeX渲染的表达式。 演示版 检查这个小提琴： : 安装 使用NPM安装： npm install ckeditor5-math-preview 要添加此插件的功能，您应该对编辑器进行自定义构建。 请按照的说明进行操作。 要加载插件，请配置ckeditor（例如，编辑文件ckeditor.js ），如下所示： 导入插件 import MathpreviewPlugin from 'ckeditor5-math-preview/src/mathpreview'; 配置构建 假设构建基于经典编辑器： export default class ClassicEditor extends ClassicEditorBase {} // Plugins to inclu

### 时间表达式识别TempEval知识点解析 #### 一、引言与背景 在自然语言处理（NLP）领域，时间表达式的识别是一项重要的任务。它不仅对于文本理解至关重要，也是许多高级NLP应用如文档摘要、问答系统以及机器翻译等的基础。**TempEval**作为时间表达式识别领域的一项重要评测会议，自2007年首次引入以来，已经成为推动该领域研究进展的关键平台之一。 #### 二、TempEval概述 **TempEval**是由一系列旨在评估和促进时间表达式识别技术发展的评测活动组成。最初在SemEval-2007中作为一个新任务被提出，主要关注点在于时间表达式的识别及时间关系的判定。随着技术的发展和需求的变化，TempEval也经历了从单一任务到多元任务的转变，逐渐成为一个包含多个子任务的综合性评测框架。 #### 三、TempEval-1 **TempEval-1**是该系列评测中的首个版本，其目标在于识别文本中的时间表达式、事件以及它们之间的时间关系。该评测包含了三个主要任务： 1. **任务A**：确定句子中某个事件与时间表达式之间的关系。 2. **任务B**：确定句子中某个事件与文档创建时间之间的关系。 3. **任务C**：确定连续两个句子中主事件之间的关系。 这些任务的设计旨在逐步引导研究者们攻克时间表达式识别的核心挑战，并为后续的研究提供一个基准线。 #### 四、数据集与标注方案 为了支持TempEval-1的任务，组织者提供了基于**TimeBank**的数据集，这是一个人工标注的黄金标准语料库，采用的是**TimeML**标注方案。TimeBank包括了丰富的标注信息，例如句子边界、时间表达式（timex3标签）等。这些资源为参与者提供了开发和测试所需的基础材料。 #### 五、TempEval-2 基于TempEval-1的成功经验，**TempEval-2**进一步扩展了评测的规模和复杂度： 1. **多语言性**：TempEval-2涵盖了多种语言，这增加了评测的多样性和挑战性。 2. **六个子任务**：相比TempEval-1中的三个任务，TempEval-2增加到了六个子任务，覆盖了更广泛的时间表达式识别场景。 这种分阶段的方法不仅使得研究人员能够更加聚焦于特定的子问题，也为整个领域的进步奠定了坚实的基础。 #### 六、关键技术挑战 1. **时间表达式的多样性**：时间表达式的形式多样，既有具体的日期时间（如“2023年9月1日”），也有模糊的时间概念（如“不久之后”）。如何准确地识别这些不同的表达方式是一大挑战。 2. **上下文依赖**：时间表达式的意义往往取决于上下文环境。例如，“明天”在不同的句子中可能指的是不同的具体日期。 3. **跨语言差异**：不同语言中的时间表达习惯和规则存在差异，这对构建多语言的识别系统提出了更高的要求。 #### 七、未来展望 随着时间表达式识别技术的不断进步，未来的**TempEval**将可能涵盖更多元化的语言和更加复杂的场景，同时也将进一步推动NLP领域的发展，为各种基于时间的信息处理应用提供更强有力的支持。 **TempEval**系列评测不仅为学术界提供了一个衡量自身研究成果的机会，也为实际应用提供了有价值的参考标准。通过持续的迭代和发展，时间表达式识别技术正变得越来越成熟和完善。

COMSOL 6.0版本非线性超声仿真研究：奥氏体不锈钢应力腐蚀微裂纹的非线性表面波检测,COMSOL非线性超声仿真:奥氏体不锈钢应力腐蚀微裂纹的非线性表面波检测 版本为6.0，低于6.0的版本打不开此模型 ,关键词：COMSOL; 非线性超声仿真; 奥氏体不锈钢; 应力腐蚀; 微裂纹; 非线性表面波检测; 版本6.0,COMSOL 6.0版非线性超声仿真：奥氏体不锈钢微裂纹非线性表面波检测 在材料科学与工程领域，奥氏体不锈钢作为一种重要的金属材料，因其优异的物理和化学性能广泛应用于各类工业中。然而，奥氏体不锈钢在使用过程中易受到应力腐蚀的影响，导致微裂纹的产生，进而威胁到材料的完整性和构件的安全性。因此，对于微裂纹的有效检测与评估成为了保障工业安全的关键环节。 随着计算机仿真技术的发展，COMSOL Multiphysics作为一种强大的多物理场耦合仿真软件，其在材料科学领域的应用日益广泛。在COMSOL的多个版本中，6.0版本作为一个重要的里程碑，它引入了更加先进的仿真功能和算法，特别适用于复杂材料和复杂现象的研究。在非线性超声仿真方面，COMSOL 6.0版本提供了更为精确的分析工具，能够模拟和分析材料在非线性状态下的超声波响应。 非线性超声波检测是一种先进的材料无损检测技术，它基于材料在不同状态下对超声波非线性响应的差异，从而实现对微裂纹等缺陷的检测。对于奥氏体不锈钢应力腐蚀微裂纹的研究，该技术可以帮助研究者更好地理解和预测微裂纹的产生、发展以及对材料性能的影响。 在本研究中，通过COMSOL 6.0版本进行非线性超声仿真，主要针对奥氏体不锈钢在应力腐蚀环境下形成的微裂纹进行了深入分析。仿真模型的建立基于材料非线性理论和超声波传播理论，结合了材料力学和声学原理。通过模拟超声波在有微裂纹的奥氏体不锈钢材料中的传播过程，分析了超声波的频率、波幅以及相位等参数随微裂纹存在而产生的变化。 为了确保仿真的准确性，研究者需要对奥氏体不锈钢的物理属性有深入的了解，包括其弹性模量、泊松比、密度等参数，以及这些参数在不同应力状态下的变化。此外，还应考虑实际工业应用中可能出现的多种环境条件，如温度、湿度、腐蚀介质等，这些因素都可能对仿真结果产生影响。 研究的最终目标是通过COMSOL仿真软件搭建起一个接近实际工况的仿真模型，利用该模型可以有效地检测和评估奥氏体不锈钢在应力腐蚀环境下产生的微裂纹。这项工作不仅对提高奥氏体不锈钢的应用安全性具有重要意义，也为工业生产中材料缺陷检测提供了新的技术手段。 通过本研究的深入分析，可以预见，COMSOL Multiphysics 6.0在非线性超声仿真领域的应用将会得到进一步的推广。随着技术的进步和软件功能的不断增强，未来对于材料科学中的复杂问题研究将会更加依赖于此类先进的仿真工具，从而在保障材料安全和提高工业生产效率方面发挥更大的作用。

在现代城市轨道交通系统中，地铁扮演着至关重要的角色，它是大城市中最为高效和快捷的公共交通方式之一。随着城市化进程的加快和人口密度的增加，地铁系统面临更加复杂的运行环境和更高的安全与舒适性要求。为此，地铁车辆的设计和制造越来越注重高性能的材料和先进的技术应用。其中，轮对轴箱作为地铁车辆的关键部件，其性能直接影响到整个车辆的运行稳定性和乘坐舒适度。 柔性轮对轴箱地铁模型的开发和应用是解决上述问题的重要途径之一。所谓柔性轮对轴箱，指的是能够适应不同运行条件和环境，具有较强适应性和可靠性的轮对轴箱。柔性设计能够减少轮对与轨道之间的冲击力，从而提升乘坐的舒适性和延长车辆的使用寿命。 随着计算机技术的发展，通过运用仿真软件进行分析和优化设计成为可能。ANSYS和Simpack是两款在工程领域广泛应用的仿真分析软件。ANSYS擅长于有限元分析，可以精确模拟物理场，包括结构、流体、电磁等；而Simpack则是一款专注于多体系统动力学仿真分析的软件。将ANSYS和Simpack结合使用，可以通过刚柔耦合技术对地铁车辆模型进行深入分析，这包括了柔性轮对轴箱与车体其他部件之间的相互作用和动态响应。 在本教程中，将深入探讨柔性轮对轴箱地铁模型的刚柔耦合分析方法。介绍地铁车辆柔性轮对轴箱模型的建立过程，包括材料属性的定义、几何模型的构建、网格划分和边界条件的设定等。接着，详细阐述使用ANSYS进行有限元分析的步骤和关键点，包括载荷施加、约束处理、求解过程以及后处理分析等。然后，将通过Simpack软件导入上述分析得到的柔性体模型，并构建整个地铁车辆的多体动力学模型，模拟车辆在轨道上的实际运动情况。 在进行刚柔耦合分析时，需要特别注意两者之间的数据交换和同步，以及动态条件下各个部件之间的力学行为。刚柔耦合分析不仅能够提供更加精确的应力应变分布，还能预测潜在的疲劳和磨损问题，为地铁车辆的结构优化和可靠性分析提供了强有力的工具。 本教程的目的是向工程师和研究人员展示如何利用ANSYS和Simpack软件进行地铁车辆柔性轮对轴箱的刚柔耦合分析，并通过实例来说明这一过程。教程内容不仅仅局限于软件操作的介绍，更加着重于分析方法和工程应用的深入理解。 教程中还将介绍如何运用相关软件进行参数化设计，以探索不同设计参数对轮对轴箱性能的影响，为实现个性化和优化设计提供支持。通过本教程的学习，参与者将能够熟练掌握柔性轮对轴箱地铁模型的刚柔耦合分析方法，并能够将其应用于实际的工程项目中。

OV5640图像采集与HDMI显示：基于AXI总线DDR3存储与FPGA实现方案（Verilog代码实现，图像分辨率1280x1024）,OV5640图像采集与HDMI显示：基于AXI总线DDR3存储与FPGA实现，分辨率达1280x1024,ov5640图像采集及hdmi显示，verilog代码实现 OV5640摄像头采集图像，通过AXI4总线存储到DDR3，HDMI通过AXI4总线读取DDR3数据并显示，xilinx 7系列fpga实现。 AXI 总线数据位宽512，图像分辨率为1280x1024 ,OV5640图像采集;HDMI显示;AXI4总线;DDR3存储;Xilinx 7系列FPGA实现;512位宽AXI总线;1280x1024分辨率。,OV5640图像采集存储及HDMI显示 - AXI4总线接口，512位宽数据流在Xilinx 7系列FPGA上的Verilog实现

无功补偿仿真实例: 使用Simulink与MATLAB仿真无功补偿SVG，附有详细文档,基于Simulink与Matlab的无功补偿SVG仿真研究——完整仿真过程与说明文档,无功补偿仿真，simulink无功补偿仿真，matlab无功补偿SVG仿真，有说明文档，只出仿真和资料 ,核心关键词：无功补偿仿真; Simulink无功补偿仿真; Matlab无功补偿SVG仿真; 说明文档; 仿真结果; 资料,MATLAB Simulink无功补偿SVG仿真系统：全流程仿真与说明文档 在现代电力系统中，无功功率的补偿是保证电能质量的重要环节。无功功率补偿的目的是改善电力系统的功率因数，减少能量损耗，以及提高电网的稳定性。Simulink和MATLAB作为强大的工程仿真工具，它们的结合使用可以有效地进行无功补偿SVG（Static Var Generator）的仿真研究。SVG是一种先进的无功功率动态补偿装置，它可以在极短的时间内快速调节无功功率，以适应电网负载的变化。 在电力系统中，无功功率的主要来源包括电动机、变压器和传输线路等。这些设备在运行过程中不仅消耗有功功率，还会产生无功功率。无功功率的过多会导致电网的功率因数降低，增加输电线路的电能损耗，减少发电和输电的效率，同时也会影响到电网的电压稳定性。 通过使用MATLAB的Simulink模块进行无功补偿SVG的仿真，可以有效地分析SVG的工作性能，优化SVG的控制策略，以及预测SVG在实际应用中的补偿效果。仿真研究可以包括SVG的建模、控制算法的设计、以及系统动态特性的分析等多个方面。在仿真过程中，可以设定不同的电网运行场景，分析SVG在各种条件下的响应，以验证SVG的补偿效果和稳定性。 仿真文档通常会包含详细的仿真步骤说明，从SVG的参数设定、模型搭建、控制策略的选择，到仿真结果的分析与评估等。这些文档不仅是仿真过程的记录，也为电力工程师提供了宝贵的参考资料。文档中的仿真结果可以展示SVG对于电网无功功率补偿的实时响应能力，以及在不同负荷条件下的性能表现。 通过这些仿真研究，可以加深对无功补偿SVG工作原理的理解，为电力系统无功功率的精确控制提供理论依据和技术支持。同时，这些仿真研究成果也可以推广到实际的电力系统中，应用于电网规划、系统运行优化、以及电能质量提升等各个方面。 此外，正则表达式作为一种用于文本搜索和处理的工具，在电力系统的数据处理和分析中也有着广泛的应用。虽然本次提供的文件信息中标签为“正则表达式”，但与无功补偿SVG仿真的具体内容关联不大，因此不再赘述。 无功补偿SVG仿真是电力电子和电力系统领域的重要研究方向，随着技术的不断发展，其在电力系统的应用前景将会更加广阔。通过使用Simulink和MATLAB进行仿真实验，可以有效地验证和改进SVG的性能，为电力系统的稳定运行和电能质量的提升提供有力的支撑。

易语言枫则表达式模块源码,枫则表达式模块,加入文本,次方_,整除_,求余_,加_,减_,乘_,除_,赋值_,信息框_,等于_,不等于_,大于_,小于_,负,正,变量声明,播放系统声音_,定义法则,枫则表达式,分级运算,取操作数,检测括号,返回值,异常处理,置当前运算位置,取当前运算

RexVision 1.6.1，C#+Halcon机器视觉框架源码， 到手vs2019可以直接编译、 视觉检测、AOI视觉检测、机械手定位、点胶机、插件机、激光切割机、视觉螺丝机、视觉贴合机、激光焊接机、视觉裁板机……， C#联合Halcon混合编程源码，插件式开发 ，带手眼标定，相机静止和运动，支持C#脚本…能让你站在巨人的肩膀上，节省重复造轮子的时间。 RexVision 1.6.1是一个先进的机器视觉框架，它以C#语言结合Halcon软件为核心开发而成，目的是为了解决视觉检测、自动光学检测（AOI）、机械手定位等工业自动化问题。该框架的源码包可以让开发者直接在Visual Studio 2019环境中进行编译，大大加快了开发进程。RexVision 1.6.1支持多种应用场景，包括但不限于点胶机、插件机、激光切割机、视觉螺丝机、视觉贴合机和激光焊接机等。 在机器视觉的应用中，精确的视觉检测是不可或缺的，它能够为生产线上的质量控制提供实时的图像分析和决策支持。使用RexVision框架，开发者可以方便地实现对产品缺陷的检测、尺寸测量、颜色匹配等任务。对于需要高精度和高效率的行业，如电子制造、汽车制造、包装印刷等，这种视觉检测技术显得尤为重要。 在机械手定位方面，RexVision框架提供了精确的坐标计算和路径规划功能，这对于提高自动化装配线的效率和准确性有着直接的影响。通过视觉系统的引导，机械手臂能够准确无误地完成抓取、移动、放置等动作，极大地提高了生产柔性和自动化水平。 RexVision框架中的视觉螺丝机和视觉贴合机应用，则是针对特定的组装工作而设计。在装配微小或复杂的零件时，比如螺丝的锁紧或者电子元件的贴装，传统的手工操作不仅效率低下，而且容易出错。通过引入视觉系统和精密机械手的组合，RexVision使得这一过程自动化和精确化，提升了组装的准确度和速度。 激光切割机和激光焊接机是两种常见的高精度制造设备。RexVision通过视觉系统可以实现对切割路径的精确控制和实时调整，保证切割质量的稳定性和重复性。在激光焊接中，视觉系统同样能够实现对焊缝的精准定位，实现高质量的焊接效果。这些应用不仅提升了制造工艺的水平，还大幅度降低了对操作人员技能的依赖。 RexVision框架的技术解析显示，它支持插件式开发和手眼标定功能，这意味着该框架不仅适用于通用的视觉任务，也能够根据特定需求定制开发。相机静止和运动中的图像采集和处理都得到了支持，展现了其在动态场景中的应用潜力。此外，框架还支持C#脚本，这为用户提供了更多的灵活性和定制可能性，使得即使是复杂的视觉算法也可以轻松集成和运行。 RexVision 1.6.1机器视觉框架源码包提供了一套完整的解决方案，以满足不同行业和场景下的视觉检测和控制需求。它不仅仅是一个简单的工具，更是一个强大的平台，能够促进机器视觉技术与工业自动化更深层次的融合，加速智能制造和工业4.0的进程。

"深入探索DDR5验证项目：熟悉与掌握DDR验证技术的实践平台",DDR5验证项目，是熟悉ddr验证的一个不错的项目 ,DDR5验证项目; 验证; DDR; 验证项目; 熟手; 不错; 训练。,《DDR5内存验证项目实战解析》 DDR5内存技术作为当前内存领域最新的标准，其验证工作不仅复杂而且重要。DDR5验证项目的目的在于确保DDR5内存模块能够在多种环境下稳定工作，符合规范要求。此项目涵盖了从基础的电气特性测试，到复杂的功能和性能验证，甚至包括了对DDR5内存模块在极端条件下的耐久性和可靠性测试。 项目中的验证工作可以分为几个主要方面。首先是电气特性的验证，这包括了对信号完整性、电源稳定性和数据传输效率的测试。电气特性的好坏直接影响到整个系统的稳定性和性能，因此这部分测试是整个验证过程中至关重要的一环。 其次是功能性的验证，它涉及到DDR5内存模块能否正确执行内存读写、刷新、自检等操作。功能性的验证不仅需要验证基本的内存访问操作，还需要对特定的协议和命令序列进行测试，以确保DDR5模块在各种不同场景下都能正确响应。 性能验证是验证项目的另一大重点。DDR5相较于其前代产品DDR4，在数据传输速率、带宽和效率上有了显著的提升。性能验证需要确保DDR5在达到这些理论值的同时，能够在实际应用中稳定运行，为系统提供足够的内存支持。 考虑到DDR5内存模块在高频率、高密度和高容量等特性下可能遇到的复杂问题，项目还包括了在极端条件下的耐久性和可靠性测试。这些测试可以帮助找出内存模块在长期运行或极端环境下可能出现的问题，以确保在各种环境下DDR5内存模块都能提供良好的使用体验。 在验证项目中，熟练掌握DDR验证技术是必不可少的。这要求工程师不仅对DDR5技术规范有深入的理解，还需要掌握多种验证工具和方法。通过实践平台的使用，可以提高工程师对DDR5内存验证的理解和操作能力，使其成为内存验证领域的熟手。 此外，作为实践平台，DDR5验证项目还强调了正则表达式在数据处理和分析中的应用。正则表达式作为一种强大的文本处理工具，在验证过程中可以用于分析日志文件、提取特定数据，以及自动化复杂的匹配任务，提高验证效率和准确性。 通过这样的项目，技术人员不仅能够深入掌握DDR5内存技术的验证流程和方法，还能够学习到如何处理验证过程中产生的大量数据，进一步提升自己的技能水平。因此，DDR5验证项目不仅是对DDR5技术熟悉的好机会，也是一个全面提升验证技术实力的实践平台。

已编译好的微软Greta 2.6.4 正则表达式库。 里面有5个文件（4个h,1个lib） 下载来直接放到要使用正则的项目里就行了。 #include #include "regexpr2.h" using namespace std; using namespace regex; #pragma comment(lib, "Greta.lib") int main(void) { match_results results; char str[256]="混淆的字符串287217977@qq.com混淆的字符串"; rpattern pat("\\w+([-+.]\\w+)*@\\w+([-.]\\w+)*\\.\\w+([-.]\\w+)*"); match_results::backref_type br = pat.match(str, results); if (br.matched) { cout << "分离出的邮箱: "<< br << endl; } return 0; } 注意如果MFC项目链接遇到问题的，改为MFC静态链接