MDK调试时出现MEMORY_MISMATCH错误的原因及解决方法
2024-06-18 13:45:55 182KB
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针对当前主要依靠人工进行识别的现状,提出一种计算机自动识别建筑安装工程图纸中电气构件的方法。首先利用DXF文件读取图形信息,根据电气构件图形特征,删除DXF文件中的冗余图形信息,并将DXF文件转为图像格式,在图像中利用图像分割技术读取全部的电气构件数据。实验仿真结果表明该方法快速、有效。
2024-06-18 13:31:49 307KB 自动识别
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基于Multi-Agent的电子信息装备体系作战效能评估方法 本文主要介绍了一种基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法。该方法通过将多Agent方法应用于电子信息装备体系的评估中,旨在提高电子信息装备体系的作战效能评估的准确性和效率。 首先,本文阐述了电子信息装备体系及体系效能评估的概念,并分析了装备体系评估的主要方法和技术。然后,通过对比分析现有的装备体系效能评估方法的优缺点和适用范围,将多Agent方法引入到电子信息装备体系评估中。 多Agent方法是一种基于分布式人工智能技术的评估方法,它可以模拟电子信息装备体系的复杂行为和交互过程,从而评估电子信息装备体系的作战效能。此方法的优点在于它可以模拟电子信息装备体系的多种作战场景,评估电子信息装备体系的作战效能,同时也可以评估电子信息装备体系的子系统的效能。 在本文中,还介绍了多Agent方法的概念、优缺点和基本结构,并构建了电子信息对抗系统的作战效能度量指标,设计了电子信息对抗系统的作战效能仿真框架,并基于AnyLogic平台进行了仿真验证。 此外,本文还讨论了基于Agent的评估方法在电子信息对抗系统和电子信息装备体系的应用前景。结果表明,基于Agent的评估方法既适用于电子信息对抗系统的作战效能评估,也适用于电子信息装备体系及其子系统的效能评估。 本文提出的基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法可以提高电子信息装备体系的作战效能评估的准确性和效率,为电子信息装备体系的发展和应用提供了新的思路和方法。 知识点: 1. 电子信息装备体系的概念和分类 2. 装备体系评估的主要方法和技术 3. 多Agent方法的概念、优缺点和基本结构 4. 基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法 5. 电子信息对抗系统的作战效能度量指标和仿真框架 6. AnyLogic平台在仿真验证中的应用 7. 基于Agent的评估方法在电子信息对抗系统和电子信息装备体系的应用前景
找了好久能在Delphi10下,亲测10.1-10.3.3全部可用的串口控件,基于ComPort的升级版本。 安装方法: 1、首先使用你正在用的 DelphiXE版本,XE-XE10.3.3,都可以,编译CPortLibDXE.dproj、DsgnCPortDXE.dproj文件。 2、用DelphiXE以上开发工具打开DsgnCPortDXE.dproj,在开发工具的由此项目区,ProjectGroup1下的CPortLibDex.bpl下的Target Platforms(Win32)选择Windows 32-Bit。然后在鼠标放置到CPortLibDex.bpl位置,右键先点Clean(清除),然后再点ComPile(编译)。编译后还是在CPortLibDex.bpl位置右键点击Install,进行安装。RAD Studio开发工具将完成控件安装。 3、控件安装后在菜单栏Tools -- Options -- Language -- Delphi -- Libray中找到Selected PlatForm下分别选择Windows 32-Bit、Windows 64-Bit,分别在32位和64位的LibrayPath中添加当前控件的路径,完成后。 4、可用正常使用ComPort串口控件,可用分别编译Windows32位及Windows64位应用程序。
2024-06-17 15:41:53 927KB 32/64位串口控件 Delphi10.3.3 安装方法
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从效能定义的本质出发,给出了相控阵雷达系统效能的定义;在系统效能评估的常用解析方法的基础上,提出了一种针对相控阵雷达系统效能评估的综合方法,最后用实例验证了方法的合理性。
2024-06-17 15:04:29 561KB 工程技术 论文
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数字化转型方法论:落地路径与数据中台.pptx
2024-06-16 21:28:27 1.03MB
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网络文本情感分析方法主要分为两大途径,无监督情感分析方法和有监督情感分析方法[2]。在2002年PANG等学者首次采用电影评论数据建立了使用机器学习的有监督情感分类方法。他分别使用了支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、最大熵(ME)分类器,二情感分类特征主要采用情感词频[3]。实验表明基于机器学习的有监督分类结果准确率要高于基于传统的无监督方法。文献[4]也提出了一种结合SVM和NB分类器的新模型(NBSVM),这种新的模型在多个数据集都取得了很好的分类效果。有监督网络评论情感分类方法是基于标注训练集语料来进行评论分类的,而标注的语料具有领域依赖性,因此有监督网络评论情感分类效果的好坏与文本领域有直接的关系。在一个领域标注的训练集训练的分类器很可能在另一个领域分类效果并不好。所以,有监督情感分类方法需要在不同领域标注大量不同的训练集,才能取得比较好的分类效果。但是,在众多领域都标注大量训练集是一项十分困难的事情,需要消耗大量的人力物力,已经成为有监督情感分类的瓶颈。
2024-06-13 23:05:47 9.49MB 网络 网络 机器学习 支持向量机
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maven本地引入tongweb7的jar包的方法
2024-06-12 19:29:59 796KB tongweb
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UPS电池容量计算方法
2024-06-12 17:04:33 201KB
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针对风光蓄互补发电系统,提出一种改进的容量优化配置方法,考虑独立和并网两种模式,对风力发电、光伏发电和蓄电池的容量进行最优配置。该方法充分利用风光互补特性,在系统独立运行时,只需较小的蓄电池容量即可保证高供电可靠性,并可减少蓄电池的充放电次数和放电深度;在系统并网运行时,进一步提出采用分时段优化策略来配置所需蓄电池的容量,保证负荷供电需求和入网功率的波动特性满足要求。算例验证了所提改进优化方法的合理性和优越性。
2024-06-10 12:17:17 748KB 容量优化
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