在可再生能源大规模接入电力系统的背景下，为了利用不同能源互补特性解决电力系统弃风、弃光的问题，建立风电、光伏发电、凝汽式火电机组、热电机组、燃气轮机、联合循环燃气轮机、梯级水电和抽水储能机组的模型，在此基础上，考虑风电和光伏发电出力的不确定和水、热、电能量平衡，建立基于机会约束目标规划的风-光-水-气-火-储联合优化调度模型。为了提高模型求解效率，利用基于采样的机会约束条件确定性转化方法将机会约束条件转化为混合整数约束条件。算例验证了所提模型的有效性。将所提调度模型与现行火电机组“以热定电”、梯级水电“以水定电”的模式进行对比，结果表明所提协调调度模型能够利用不同机组之间的互补特性提高电力系统运行的灵活性，从而提高可再生能源的消纳能力，降低系统运行成本。

乌日达 具有统一联合分布对齐的无监督域自适应 先决条件： Python3 PyTorch == 0.4.1（具有合适的CUDA和CuDNN版本） 火炬视觉== 0.2.0 脾气暴躁的 tqdm 资料集： 您需要在“ ./data”中的每个“ .txt”中修改图像的路径。 训练： 跑步 ： python train.py --config ../config/dann.yml --dataset Office-31 --src_address ../data/amazon.txt --tgt_address ../data/dslr.txt --src_test_address ../data/amazon.txt 引文： 如果您使用此代码进行研究，请考虑引用： 接触 如果您对我们的代码有任何，请随时联系 。

近些年人们对磁耦合谐振式无线充电电能传输的研究相当火热，传统的电路拓扑结构的研究已经相当地完善，本文基于较为新颖的LCC-P电路拓扑结构展开研究，依据电路相关理论推导出了系统传输效率的表达式。通过ANSYS Maxwell仿真软件，建立了线圈模型，分析了线圈参数，再将模型导入ANSYS Simplorer仿真软件，对磁耦合谐振式无线电能传输系统进行联合仿真。结果表明：电能传输效率随着负载的增大而减小；随着发射端串联谐振电感的增大而增大，且变化趋势较明显。仿真实验验证了理论的正确性。

以改进型Farrow结构滤波器为核心，设计了音频异步采样率转换的IP Core，并利用Simulink和硬件描述语言仿真器ModelSim构建服务器/客户端形式的仿真平台，实现对算法IP的联合仿真验证。实验结果表明，所设计的IP在信噪比等各方面均符合设计要求，该仿真方法高效、可行。

gdal和geos联合编译后dll和lib文件。gdal如果不与geos一起联合编译，gdal功能中的一些空间分析功能将无法使用，联合编译是一件很费劲的事情，资源中是已经联合编译好的库文件。

在MATLAB上实现扩展的SCM信道模型 clc;clear; scmpar=scmparset; linkpar=linkparset(6); % 10 links %linkpar.MsVelocity=0; scmpar.NumMsElements=2; scmpar.NumBsElements=2; antpar=antparset; [H delays out]=scm(scmpar,linkpar,antpar); % Initialize the parameters NumLoop = 90;%帧长 carrier_count=80;%子载波个数 carriers=1:carrier_count; NumSubc = 128;%IFFT和FFT的点数 NumCP =8;%循环前缀 NT=20 ; %导频之间的间隔,块状导频 Np=ceil(NumLoop/NT)+1;%导频数 %加1的原因：使最后一列也是导频 delta_t = out.delta_t; f_sym = 3.84e6; % sample frequency osr = floor((1/f_sym)/scmpar.DelaySamplingInterval); % over sample rate ts = 1/(f_sym*osr); % sample time_step

最大均值差异仅用于反映样本空间总体的分布信息和全局结构信息，忽略了单个样本对全局度量贡献的差异性。为此，提出一种最大分布加权均值差异（MDWMD）度量方法，采用白化余弦相似性度量为源域和目标域的所有样本设计相应的分布权重，使得每个样本的分布差异信息在全局度量中均得以体现。进一步，在MDWMD基础上，结合联合分布调整思想，提出一种领域适应学习算法：基于最大分布加权均值嵌入的联合分布调整，同时对源域和目标域中的数据进行边缘概率分布调整和条件分布调整。实验结果表明，与现有典型的迁移学习和无迁移学习算法相比，所提算法在不同类型跨领域图片数据集上的分类精度较高。

MicroLib（代号Aegis）微服务库用途消除弊端，保留优势。 像任何体系结构一样，微服务风格的体系结构是MicroLib（代号Aegis）微服务库目的摆脱弊端，保持优势。 像任何体系结构一样，微服务风格的体系结构也会带来许多折衷。 其中最主要的是部署独立性与操作复杂性。 将应用程序的组件构建为一组联网的可执行文件可以自由地按自己的进度进行部署，但是管理分布式应用程序从本质上比运行整体组件更加困难。 隐含的前提背后

本仿真为双馈感应发电机和电池储能系统Simulink模型，自己可以拓展为风储联合的控制，进一步挖掘创新点。

功能磁共振成像 fMRIflows是完全自主的单变量和多变量fMRI处理管道的集合。 这包括解剖和功能上的预处理，信号混杂的估计以及在受试者和小组水平上的单变量和多变量分析。 显而易见， fMRIflows受到和其他开源项目的极大启发，并从它们的思想和解决方案中大力借鉴。 但是尽管可以被描述为“玻璃”盒子软件，但fMRIflows更像是鞋盒。 易于打开，易于理解，内部简单易用，可轻松更换和更改内部组件。 这完全是由于fMRIflows所有源代码都存储在笔记本中。 如果您正在出版物中使用fMRIflows ，请与作者 fMRIflows联系，以获取有关如何引用此工具箱的更多信息，因为该出版物目前正在准备提交。 安装及使用 使用容器 使用fMRIflows的最佳方法是直接在相应的容器（ 或 ）中运行它。 可以使用docker pull miykael/fmriflows命令从Docker