针对多电机同步控制，国内外学者提出了多种算法和策略，但是这些策略对需要转速成一定比例的情况具有一定的局限性。文中在相邻交叉耦合控制策略和环形耦合控制策略的基础上，对比例同步系统相邻耦合误差的数学模型进行变换，将系统转化为近似同步系统，考虑系统各轴同步系数，结合传统交叉耦合控制结构，应用经典控制理论设计跟踪误差控制器和同步误差控制器。同时，针对系统可能出现的不确定性，文中设计了一种参数自整定模糊PID控制器。最后文章应用Matlab/Simulink对环形交叉耦合结构进行了计算机仿真，仿真结果表明，该环形交叉耦合结构模糊PID控制算法收敛速度快、稳定性能好，能很好的实现多电机比例协同控制。

泛微协同管理SAP集成解决套件

使用matlab完成多节点的卡尔曼滤波仿真

项目3 机器人网络的分布式任务分配 任务1 1）N个代理商 解决约束耦合线性规划问题（1）： min {z1 ... zN} sum {1，N}（ci'zi）主题：sum {1，N} Hizi = b zi€Pi，i€{1 ... N} ci€R ^ ni，嗨€R ^ Sxni，b€R ^ S紧凑多面体Pi = {zi€R ^ ni | Dizi = <di，Gizi = gi} i€{1 ... N} 使用分布式双重次梯度： 包含在“智能网络物理网络的分布式优化”中 蒙特卡洛模拟和曲线图显示了收敛的N和问题大小的变化 任务2 N个机器人，N个任务分散在有限的环境中 每个机器人必须完成一项任务，每个任务最多必须由一个机器人完成 min（机器人的行进距离） 二分分配图Ga = {Va，Ua; Ea}任务Va = {1 ... N}，代理Ua = {1 ... N}边（i，k）€Ea存

协同过滤音乐推荐 (Docker 部署） 协同过滤 音乐推荐 深度学习 音乐检索 Docker @[toc] 介绍 项目主要工作在 Million Song Dataset 数据集下基于 Python 的 scikit-surprise 库实现了基于协同过滤的音乐推荐，还有用 CNN (卷积神经网络) 实现相似音乐推荐。 其中，协同过滤主要基于 Python scikit-surprise 库的 写的协同过滤算法， 所采用的数据集的原因，协同过滤出来的指标比较低，系统中协同过滤的结果采用三个算法输出的结果投票。 另外就是参照下面的参考项目做了基于深度学习的音乐推荐，该项目主要实现相似相似旋律的音乐推荐。其主要通过 CNN 对音乐音频信息进行特征提取，然后对提取后的特征向量与实现保存好的一些音乐特征向量进行相似度匹配，将相似度最高的几首音乐作为推荐结果。该方法可以用于音乐检索，音乐防抄袭

泛微协同管理平台E-cology9.0基础版本的系统维护手册，主要为了指导用户管理员使用本产品而编写。 本手册涵盖泛微协同管理平台E-cology系统功能的后台维护和配置操作指导，如果您能够详细的阅读本手册，就可以对泛微协同管理平台E-cology进行日程的维护工作。同时向用户提供多种帮助资源，以便您能够熟练使用本产品，从而感受到它的快捷易用。您可以根据实际情况，选择其中适应的方式 此手册资源为现在E9版本最全

针对汉语的发音习惯以及语音可视化技术中对口型动画自然、连续的要求，提出了一种基于肌肉模型与协同发音模型的与语音保持同步的口型动画的方法。首先，根据汉语发音时的口型视位特征将声、韵母音素归类，并用数据映射的方式合成与之对应的口型关键帧。通过分析输入的文本信息，合成与语音保持同步的三维人脸口型动画。为了解决汉语发音习惯的问题，设计了一种基于微分几何学描述的协同发音建模的方法，该方法通过分析相邻音子间视素的影响权重，可以产生符合汉语发音习惯的口型动画。最后，通过实验对比和分析，该方法产生的口型动画更为逼真，且符合汉语发音的习惯。

附件是三发导弹协同制导matlab仿真程序代码，该仿真程序主要有以下特点： 1.三发协同制导； 2.目标为余弦机动目标； 3.弹群中所有弹的起始剩余时间各不相同，经过制导律修正后可以做到同时打击目标的制导效果； 4.每发弹都受弹群中其他弹的剩余时间影响，进而通过制导律对自身弹道进行修正，已达到饱和攻击的目标。

本文件所有代码已经调试好，默认使用者的Ubuntu已经装好了PX4-Autopilot，使用方法： 1.首先source一下本工作空间：source ~/multi_uav_test202206/devel/setup.bash 2.打开QGC，没安装就自己下载； 2.打开终端输入：roslaunch px4 multi_uav_mavros_sitl.launch 3.再打开一个终端输入rosrun offboard offboard_node 4.成功后会看到三架无人机画圆。

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