用于mobilesam的C++部署 MobileNet是一个轻量级的深度神经网络模型，特别设计用于移动和嵌入式设备。而ONNX是一个开放的神经网络模型交换格式，可以让不同的深度学习框架之间共享模型，实现模型的跨平台部署。MobileNet的预处理一般指将输入图像进行归一化、尺寸调整等操作，以便输入到模型中进行推理。在使用MobileNet模型时，通常需要对输入图像进行预处理，然后再将预处理后的图像输入到模型中进行推理。 运行轻量级模型： MobileNet是一种轻量级的深度神经网络模型，具有较少的参数和计算量，适用于移动和嵌入式设备。这意味着在这些资源受限的环境下，可以更高效地进行推理。 跨平台部署： 使用ONNX格式将MobileNet模型导出后，可以轻松地在不同的深度学习框架之间进行共享和部署。这使得在不同的平台上，如移动设备、服务器端等，都可以方便地使用MobileNet模型进行推理。 开放标准： ONNX是一个开放的神经网络模型交换格式，得到了业界广泛的支持。这意味着可以通过ONNX格式与其他框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行互操作，促进了模型的开发和部署的

基于MATLAB/Simulink的三相光伏并网逆变器仿真模型。该模型主要关注于扰动观测法（P&O法）的最大功率点跟踪（MPPT）控制和三相逆变器模块中的PLL锁相环模块。通过不断对光伏电池的工作电压进行微小扰动并观察其输出功率变化，P&O法实现了光伏电池的最大功率输出。同时，PLL模块确保了逆变器输出的电流与电网电压的相位一致，提高了系统的稳定性和效率。此外，文中还讨论了该仿真模型的实际应用场景及其对未来太阳能光伏系统设计和优化的重要意义。 适合人群：从事光伏系统设计、电力电子工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握扰动观测法MPPT控制的原理和实现方法；②学习三相逆变器与PLL锁相环的协同工作机制；③通过仿真模型预测和优化光伏系统在不同环境条件下的性能表现。 其他说明：文中未展示完整代码和仿真结果图，但强调了模型的有效性和准确性。

厦门大学deepseek大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型） 在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，大模型如同一颗璀璨新星，强势崛起并迅速成为科技领域的焦 点。从最初的理论探索到如今在各个行业的广泛应用，大模型正以惊人的速度重塑着我们的生 活与工作模式。它不仅是人工智能技术发展的重大突破，更是推动经济增长、提升社会治理效 能、促进科技创新的关键力量。本报告《大模型概念、技术与应用实践》将深入剖析大模型的 核心概念、原理特点以及丰富多元的应用实践案例，旨在让大家全面了解大模型这一前沿技术， 明晰其在当下及未来发展中的重要地位与深远影响 ，共同探索如何借助大模型的力量推动社 会各项事业迈向新的高度。

内容概要：本文介绍了一种基于MATLAB 2021b的电解槽制氢气仿真模型，通过构建电解槽的三维结构和电解过程的数学模型，利用常微分方程或偏微分方程描述电解水过程中的化学反应与物理变化，并进行数值仿真求解。文章详细阐述了模型参数设置、初始化环境、微分方程建模及仿真结果分析等关键步骤，结合一个硕士论文参考文献，探讨了仿真在理解制氢机理中的作用。 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和化学工程背景的科研人员，尤其是从事氢能技术研究的硕士或博士研究生。 使用场景及目标：①用于电解水制氢过程的教学演示与机理研究；②为实际电解槽设计与优化提供仿真支持；③辅助开发更精确的氢能系统动态模型。 阅读建议：建议读者结合MATLAB环境实际运行模型代码，深入理解ODE/PDE在电化学过程建模中的应用，并参考文内提及的硕士论文以获取更完整的实现细节。

基于NSGA-II算法的水电-光伏多能互补系统协调优化调度模型研究,《基于NSGA-II的水电-光伏多能互补协调优化调度模型仿真及代码实现》,MATLAB代码：基于NSGA-II的水电-光伏多能互补协调优化调度 关键词：NSGA-II算法 多目标优化 水电-光伏多能互补 参考文档：《自写文档》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于NSGA-II的水电-光伏互补系统协调优化模型，首先，结合水电机组的运行原理以及运行方式，构建了水电站的优化调度模型，在此基础上，进一步考虑光伏发电与其组成互补系统，构建了水-光系统互补模型，并采用多目标算法，采用较为新颖的NSGA-II型求解算法，实现了模型的高效求解。 ,基于NSGA-II的多目标优化; 水电-光伏多能互补; 协调优化调度; 水电光伏系统模型; 优化求解算法; MATLAB仿真。,基于NSGA-II算法的水电-光伏多能互补调度优化模型研究与应用

基于Cruise增程混动仿真模型的功率跟随控制策略研究：动力性与经济性仿真体验,cruise软件模型，cruise增程混动仿真模型，功率跟随控制策略，Cruise混动仿真模型，串联混动汽车动力性经济性仿真。 关于模型 1.本模型是基于增程混动架构搭载的cruise仿真模型，控制策略为功率跟随控制，跟随对象为整车需求功率。 模型是基于cruise simulink搭建的base模型，策略模型基于MATLAB Simulink平台搭建完成，通过C++编译器编译成dll文件给CRUISE引用，实现联合仿真。 2.尽可能详细的描写了策略说明，大约11页左右，主要解释策略搭建逻辑及各模式间的转。 3.模型主要供学习使用，不同的车型控制策略必然不同，请不要抱着拿来即用的态度购拿，具体车型仿真任务请根据需求自行变更模型。 4.使用模型前请确保有相应软件基础，是模型，不是软件教程。 5.模型亲自搭建，提供所有相关文件。 包含：cruise模型、simulink策略模型、策略说明文档。 6.DLL文件使用64位编译器编译，如出现无策略文件提示，请在模型界面选择“options→layout→platfo

内容概要：本文介绍了HD-TVP-VAR-BK模型及其在金融风险管理中的应用。该模型利用弹性网络（Elastic Net）处理高维数据，能够同时处理100多个变量，显著优于传统的DY溢出指数模型。文中详细展示了如何使用R语言进行模型的安装、配置、数据预处理、核心计算以及结果输出。此外，还提供了关于数据平稳性处理、异常值处理、并行计算优化等方面的实用技巧，并强调了模型在实时监控金融市场波动传导方面的优势。 适合人群：从事金融数据分析、风险管理的研究人员和技术人员，尤其是对高维数据处理感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要处理大规模金融时间序列数据的场景，如宏观经济指标分析、股市波动监测等。主要目标是提高对金融市场波动传导的理解和预测能力，帮助决策者及时应对潜在的风险。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码示例，还包括了丰富的图表和动画展示，便于理解和应用。同时，作者分享了一些实践经验，如变量命名规范、内存管理等，有助于读者更好地掌握和运用该模型。

内容概要：本文深入探讨了HD-TVP-VAR-BK模型在高维多变量DY溢出指数计算中的应用，重点介绍了该模型相较于传统TVP-VAR-BK模型的优势，如更高的维度处理能力和更快的运行速度。文中还详细讲解了利用Elastic Net方法进行降维处理的具体步骤，并通过R语言实现了从数据导入、预处理、溢出指数计算、频域分解到最终结果导出和图表绘制的完整流程。此外，文章强调了HD-TVP-VAR-BK模型在处理大规模经济和金融数据时的重要性和实用性。 适合人群：从事经济学、金融学研究的专业人士，尤其是那些关注高维数据分析和时间序列建模的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要分析大量高维时间序列数据的研究项目，旨在揭示不同变量之间的动态关系和溢出效应。通过学习本文，读者可以掌握最新的高维数据分析技术和工具，提升研究效率和质量。 其他说明：虽然本文提供了详细的理论解释和代码实例，但在实际应用中仍需根据具体数据集的特点进行适当调整和优化。

HD-TVP-VAR-BK模型：高维多变量DY溢出指数的时变估计与频域分析,HD-TVP-VAR-BK模型：高维多变量DY溢出指数的时变估计与频域分析,HD-TVP-VAR-BK溢出指数，最新模型计算高维多变量DY溢出指数，并进行频域分解计算BK溢出指数 优势：通过Elastic Net方法进行降维处理，能够计算高维数据DY溢出指数，相较于传统TVP-VAR-BK模型只能计算最多20个变量，HD-TVP-VAR-BK可同时估计近百个变量，相较于Lasso BK，Elastic Net BK（弹性网络），HD-TVP-VAR-BK为时变估计，不用损失滚动窗口，且运行速度相对较快。 R语言代码，有注释和案例数据，能导出静态溢出矩阵，总溢出指数Total，溢出指数To，溢入指数From，净溢出指数Net 到 EXCEL，并实现画图。 ,核心关键词： 1. HD-TVP-VAR-BK溢出指数 2. 最新模型高维多变量DY溢出指数 3. 频域分解计算BK溢出指数 4. Elastic Net方法降维处理 5. 高维数据DY溢出指数计算 6. 传统TVP-VAR-BK模型 7. La

内容概要：本文介绍了基于MATLAB实现TCN-Transformer的时间序列预测项目。文章首先阐述了时间序列预测的重要性及其传统方法的局限性，随后详细描述了TCN和Transformer结合的优势，如提高预测精度、降低计算复杂度、增强泛化能力和解决数据稀缺问题。文中列举了项目面临的挑战，包括模型复杂性、计算资源消耗、模型优化难度、数据质量问题、长时序建模困难和解释性问题。此外，文章还强调了该项目的创新点，如创新性模型架构、多尺度时间序列特征提取、自注意力机制的引入、模型并行化训练、跨领域适用性和模型可扩展性。最后，文章展示了该模型在金融、气候预测、电力调度、医疗健康、交通运输、智能制造和营销需求预测等多个领域的应用前景，并提供了MATLAB中的模型架构及代码示例。; 适合人群：对时间序列预测有兴趣的研究人员、数据科学家以及具备一定编程基础并希望深入了解深度学习模型在时间序列预测中应用的从业者。; 使用场景及目标：①提高时间序列预测的准确性和泛化能力；②解决长序列数据处理中的计算瓶颈；③为金融、气候预测、电力调度、医疗健康等多个领域提供智能化决策支持；④通过MATLAB代码示例，帮助用户快速理解和实现TCN-Transformer模型。; 阅读建议：此资源详细介绍了TCN-Transformer模型在时间序列预测中的应用，不仅涵盖理论背景和创新点，还包括具体的模型架构和代码示例。建议读者在学习过程中结合理论与实践，逐步掌握模型的设计与实现，并尝试调整参数以优化预测效果。