基于启发式分割算法的气候突变检测研究

有信息搜索，无信息搜索，局部搜索

范例论文 此库为希望使用R Markdown撰写论文或论文的任何人提供了模板。 这是一个带有伪代码和文本的最小示例，以显示华盛顿大学要求指定的所有元素如何组合在一起以生成最终文档。 这是中的以及该示例中的。 有关更多资源，请访问： 和 和 依赖项：knitr，bookdown，pdf创建者（TeX） 合作者：

提出了一种基于相关性模型的机内测试诊断策略。首先根据机内测试系统的诊断策略模型，以相关性矩阵为基础，综合考虑可靠性和测试代价等因素，利用AO*算法构建了决策树；然后根据信息量的大小依次选择测试点，并确定出优化的诊断策略序列。实例分析结果表明，该方法计算复杂度小，所得的诊断策略在较低的测试代价下可以有效提高机内测试的故障检测和隔离率。

一个简单的人工智能中对于启发式搜索算法的实现。

用halcon自已写的直线测量的例子,可以设置卡尺，搜索框,给新手一个启发

随机启发式搜索算法的性能分析 随机搜索算法.doc

聊天室 Rasa NLU的数据生成器 • • •• Chatette是一个Python程序，为给定模板文件的生成训练数据集。 如果您想为自然语言理解任务制作示例数据的大型数据集，而又不费吹灰之力，那么Chatette是适合您的项目。 具体来说， Chatelet实现了一种特定于域的语言（ DSL ），该语言允许您定义模板以生成大量的句子，然后将其保存为Rasa NLU的输入格式。 使用的DSL几乎是Rodrigo Pimentel创建的优秀项目的超集。 （注意：DSL实际上是Rasa NLU的Chatito v2.1.x的超集，而不是所有可能的适配器。 ） 交互式模式也可用： 安装 要运行Chatette ，您将需要安装 。 Chatette可与Python 2.7和3.x（> = 3.4）一起使用。 Chatette在上可用，因此可以使用pip安装： pip install chatette 或者，您可以克隆并安装要求： pip install -r requirements/common.txt 然后，您可以通过在目录Chatette/chatette/执行以下

本研究开发了一种新的元启发式算法，该算法受到海洋中水母行为的启发，被称为人工水母搜索 (JS) 优化器。水母搜索行为的模拟涉及它们跟随洋流、它们在水母群内的运动（主动运动和被动运动）、用于在这些运动之间切换的时间控制机制以及它们会聚成水母绽放。新算法在基准函数和优化问题上成功测试。值得注意的是，JS 只有两个控制参数，即种群大小和迭代次数。因此，JS 使用起来非常简单，并且可能是解决优化问题的优秀元启发式算法。Chou、Jui-Sheng 和 Dinh-Nhat Truong。“一种受海洋水母行为启发的新型元启发式优化器。” 应用数学与计算，卷。389，Elsevier BV，2021 年 1 月，第 125535，doi：10.1016/j.amc.2020.125535。

paradiseo启发式优化框架