全局元启发式优化算法，采用布谷鸟搜索算法（CSA）来确定最优分数延迟无限脉冲响应的系数(FD-IIR) 滤波器并试图满足理想的频率响应特征。

八亿系统时间自动同步器（工具软件） 本工具可以自动同步本机电脑时间为北京时间。 同时也可以设置延迟,或者快进。 例如1 可以设置 每3秒同步一次本机系统时间为北京时间。 例如2 可以设置 每5秒同步一次本机时间比北京时间慢30秒。 例如3 可以设置 每8秒同步一次本机时间比北京时间快10秒。 诸如此类,本工具都可以随心应手的去自动更新时间。 很小很方便,但由于本工具是e开发,所以可能会报毒,大家可以放心使用。

延期验收算法 让我们实现能够解决和大学选择问题的Deferred-Acceptance算法（Gale-Shapley算法）。 当前状态 一对一的DA算法已完成。 要求： ： 执行结果： : 将来可以轻松完成的事情 创建一个函数来检查DA算法产生的匹配是否真的稳定（确保没有Blocking Pair） 确保即使更改了申请方的申请顺序，结果也不会改变。 创建一个函数来计算应用方和宿主方的效用（人数n –匹配对手k的等级） 确保DA算法使应用侧的实用程序最大化（使主机侧的实用程序最小化） 确保申请方没有动机作出虚假声明，而主办方有动机作出虚假声明。 回应不完整的偏好 多对一DA算法的实现 似乎很难的事情 创建一个输出所有稳定匹配的函数（如指数级） 考虑使男性和女性的效用总和最大化/使效用的差异最小化的匹配 对应于允许相同顺序的偏好（事先，教师不应给予得分相同的学生优劣） 文学 纸和

tic [S_mean,delta_S_mean,S_cor] = CC_luzhenbo(X,maxLags); t = toc %-------------------------------------------------------------------------- % 结果做图 figure subplot(311) plot(1:maxLags,S_mean); grid; title('S mean') subplot(312) plot(1:maxLags,delta_S_mean); grid; title('delta S mean') subplot(313) plot(1:maxLags,S_cor); grid; title('S cor')

摘要：介绍了用Multisim仿真软件测试门电路延迟时间的方法，提出了三种测试方案，即将奇数个门首尾相接构成环形振荡电路，用虚拟示波器测试所产生振荡信号的周期，计算门的传输延迟时间；奇数个门首尾相接构成环形

平均传输延迟时间tpd 用七个与非门构成环形振荡器 波形 t V 至示波器

在本文中，我们为一类具有一般发生率f的SIR流行病模型构造了一个后向差分方案。 我们离散化中使用的步长τ是1。 研究了动力学性质（溶液的正性和有界性）。 通过构造Lyapunov函数，一般入射函数f必须满足某些假设，在此前提下，当R0> 1时，我们建立了地方均衡的全局稳定性。 当R0≤1时，也建立了无病平衡的全局稳定性。 另外，根据基本再现数R0的值，我们给出了不同类别的连续和离散模型的数值结果。

PyTorch实现软演员- 评论家（SAC），双胞胎延迟DDPG（TD3），演员评论家（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt，PointNet 流行的无模型强化学习算法 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 在 Openai 健身房环境和自我实现的 Reacher 环境中实现了最先进的无模型强化学习算法。 算法包括： 演员兼评论家 （AC/A2C）; 软演员-评论家 （SAC）; 深度确定性策略梯度 （DDPG）; 双延迟 DDPG （TD3）; 近端策略优化; QT-Opt（包括交叉熵（CE）方法）; 点网; 运输机; 经常性政策梯度; 软决策树; 概率专家混合; QMIX Actor-Critic (AC/A2C); Soft Actor-Critic (SAC); Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG); Twin Delayed DDPG (TD3); Proximal Policy Optimization (PPO); QT-Opt (including Cross-entropy (CE)

延迟SEAIR模型 具有恒定延迟的SEAIR模型

Intel Memory Latency Checker(Intel MLC) 解压即可使用，兼容windows和linux