图集

【课程设计说明】 设计的规则: 1、2、3车位只能上下移动，不能左右移动，4、5车位只可左右移动不可上下移动。下排车位只需直接将车子开出即可。如要呼叫上排车子，只要按下1至3的按钮，再按下“叫车”按钮，则所按车位将降至下层，而下排车位将左右移动，让出位置让上层车位降下。  【文件内容说明】 1 - 自动双层停车场程序(博图编写 带WINCC仿真)[AdditionalFiles+IM+Logs+PLCSIM项目1+System+TMP+UserFiles+XRef+自动双层停车场2.ap14] 2 - IO接线图及程序流程图(IO接线图.vsdx+程序流程图.vsdx) 3 - 讲解及演示(自动双层停车场WINCC画面演示.mp4+自动双层停车场设计讲解.wmv) 4 - 课设报告(自动双层停车场控制设计设计报告.docx+自动双层停车场控制设计设计报告.pdf)

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为解决综合能源系统(IES)中供需双侧不确定因素对运行调度带来的风险问题，将CVaR理论引入IES运行调度问题，提出一种计及风、光出力和电、热负荷不确定性的IES经济调度模型。该模型以IES运行风险费用最小为目标函数，综合考虑电力网络、天然气管网、热力管网以及机组出力等多种约束条件。运用双层优化的思想将上述模型进行转化，采用快速粒子群优化算法和内点法进行求解。通过算例分析置信水平、多能流约束和单位功率调整费用对运行费用的影响，验证了CVaR理论在IES经济调度中的有效性。

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DL-Dedupe：基于闪存的SSD的双层重复数据删除方案

端子连接图采用线绘制。可分别用于双层、单层端子

本资源采用北京文通TH-OCR制作，将一个扫描图片自动进行OCR识别之后和原始图片合并成双层PDF文件，可用于全文检索

基于马尔可夫随机场（MRF）的方法已广泛用于高空间分辨率（HSR）图像分类中。 但是，许多现有的基于MRF的方法更加注重像素级上下文，而较少关注超像素级上下文信息。 为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的双层上下文MRF框架，称为BLC-MRF，用于HSR图像分类。 具体来说，将像素和超像素级别的依赖关系合并到建议的MRF模型中，以充分利用光谱空间上下文信息并保留HSR图像中的对象边界。 在BLC-MRF中，首先执行像素级MRF模型，然后级联作为超像素级MRF的输入。 在超像素级别，分别使用超像素概率估计方法和光谱直方图距离构造一元和成对电位项。 最后，进行了上下文MRF模型，并可以通过使用α-展开算法来计算最终的分类图。 BLC-MRF的好处是双重的：首先，可以在MRF框架下利用像素和超像素级别的上下文信息来保留对象边界，以提高分类性能；其次，该算法可以通过少量训练就能提供有希望的结果样品。 在三个HSR数据集上的实验结果表明，在分类性能方面，该方法优于几种最新方法。

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