为解决传统多模盲均衡算法(MMA)在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题,提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法(SA-GSO-WT-WMMA)。该算法在MMA的基础上增加了加权项,并引入了模拟退火萤火虫优化(SA-GSO)算法和正交小波变换(WT),利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值,利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量,利用正交小波变换降低信号的自相关性,有效提高了均衡效果。水声信道仿真实验表明,该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。

我国排污权交易理论研究综述，张志分，， 排污权交易是一项运用经济手段来控制环境污染的新政策,在世界各国引起了广泛的关注，我国从上个世纪90年代初开始引进排污权交�

目前,我国肯定进口转基因粮食的"研究和试验"用途。未来《粮食法》要有效区分合法转基因粮食与非法转基因粮食,禁止非法转基因粮食的商业化进口。开放发展是新发展理念之一,开放发展并非随意"开放"、全盘"开放",而是在合法"开放"基础上实现"安全发展"。非法转基因粮食进口直接冲击国内粮食供给、粮食质量、粮食价格,违背开放发展理念的初衷,严重侵蚀粮食权的实现。我国应当在转基因粮食进口准入前进行全面风险评估,严防人体试验;进口当期要加强市场准入规制,以强制标识为核心推动严格检测;在后续处理中加强责任追究与法律救济,拓宽巨额赔偿途径。转基因问题关乎我国国民身体素质和中华民族的长远发展,必须正确对待"开放发展",为粮食权而奋斗。

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在对图像进行直方图均衡化及去噪后，利用加权梯度算子进行边缘检测，并对其算法进行了改进，使其能递推运算，将计算复杂度大大降低。实验表明，该算法将每一幅图像运算时间降到2秒以内，提高了计算效率。

主要介绍了PHP实现负载均衡的加权轮询方法,简单描述了常见的负载均衡算法,并结合实例形式分析了加权轮询的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下

蜜蜂CNN模糊进化深度学习算法（人脸识别，智能优化算法，MATLAB源码分享） 在训练阶段之后，可以使用进化算法拟合深度学习权重和偏差。 这里，CNN用于对8个人脸类别进行分类。 在CNN训练之后，创建初始模糊模型以帮助学习过程。 最后，CNN网络权重（来自全连接层）使用蜜蜂算法训练，以自然启发的方式进行拟合（这里是蜜蜂的行为）。 可以将数据与任意数量的样本和类一起使用。 请记住，代码的参数是根据数据进行调整的，如果要替换数据，可能需要更改参数。 图像数据大小为64*64，2维，存储在“CNNDat”文件夹中。 因此，重要的参数如下： “numTrainFiles”=您必须根据每个类中的样本数量来更改它。 例如，如果每个类有120个样本，那么90个就足够好了，因为90个样本用于训练，而其他样本用于测试。 “imageInputLayer”=图像数据的大小，如[64 64 1] “fullyConnectedLayer（完全连接层）”=类的数量，如（8） “MaxEpochs”=越多越好，计算运行时间越长，如405。 “ClusNum”=模糊C均值（FCM）聚类数，如3或4很好

改进动态窗口DWA算法，模糊控制自适应调整评价因子权重，matlab代码，完全自己编写 这段代码是一个基于动态窗口法（Dynamic Window Approach，DWA）的路径规划算法的实现。下面我将对代码进行分析，并解释算法的优势、需要注意的地方以及独特算法所用到的内容。 首先，代码开始时定义了一个地图map0，表示机器人的运动环境。地图中的0表示可通行的区域，1表示障碍物。接着，代码对地图进行了旋转，以保证地图和预期设置的地图一致。然后，获取了地图的高度和宽度。 接下来，代码设置了绘图的参数，并绘制了地图中的障碍物。障碍物的坐标保存在obstacle数组中。然后，代码定义了起始点和目标点，并在图中绘制了起始点和目标点。 接着，代码计算了机器人的初始航向角，使其朝向目标点，以防止陷入局部最优。然后，定义了机器人的状态，包括位置、航向、线速度和角速度。 代码中的dt表示仿真步长，predictT表示前向模拟时间。obs表示障碍物的坐标数组，collisionR表示碰撞半径。 接下来，代码定义了运动学的限制，包括最高速度、角速度、加速度、角加速度以及线速度和角速度的分辨率

在第一章中已经讲过，一个多位二进制数中每一位的1所代表的数值大小称为这一位的权。如果一个n位二进制数用表示，则最高位（MSB）到最低位（LSB）的权依次为。1.电路结构及原理下图是4位权电阻网络D/A转换器的原理图，它由权电阻网络、4个模拟开关和1个求和放大器组成。图7.3权电阻网络D/A转换器S0--S3为模拟开关，它们的状态分别受输入代码的取值控制，时开关接参考电压VREF上，此时有支路电流流向求和放大器；时开关接地，此时支路电流为零。求和放大器是一个接成负反馈的运算放大器。为了简化分析计算，可以把运算放大器近似地看成理想放大器——即它的开环放大倍数为无穷大，输入电流为零（输入电阻为无穷大

YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x) YOLOv8 pretrained Detect models are shown here. Detect, Segment and Pose models are pretrained on the COCO dataset, while Classify models are pretrained on the ImageNet dataset. Model size (pixels) mAPval 50-95 Speed CPU ONNX (ms) Speed A100 TensorRT (ms) params (M) FLOPs (B) YOLOv8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7 YOLOv8s 640 44.9 128.4 1.20 11.2 28.6 YOLOv8m 640 50.2 234.7 1.83 25.9 78.9 YOLOv8l 640 52.9 375.2 2.39 43.7 165.2 YOLOv8x 640 53