该程序有：拍照 、 录像 、屏幕录制等功能，希望各位大声能给点看法。

本次提交提供了两个主要文件：treb.m 和 plot_treb.m。 treb.m 根据支点位置和释放角度预测简单投石机的射程。 其他参数保持固定（但可由用户调整）。 ode45 用于模拟动态系统，包括弹丸释放和着陆的事件检测。 plot_treb.m 采样 treb.m 以收集范围数据，然后绘制它以将范围可视化为支点位置和释放角度的函数。 treb.m 旨在与优化算法一起使用（例如，应使用 fmincon - 边界约束）。 范围图可用于可视化由系统的离散元素（例如对投石机质量可以提高多高的限制）导致的目标函数中的不平滑性。 这种不平滑会导致基于梯度的优化困难。 选择一个好的起点来避免这种不平滑是有帮助的，但也可以将几何限制作为优化约束而不是在模拟中隐式满足它们，从而从目标函数中消除不平滑。 还提供了模型的手写推导 (TrebuchetDerivation.pdf)，其中包括使

2021年最新整理元宇宙报告（发展报告+投研报告+技术报告）资料合集，共43份。 2021 VR/AR 是中场，元宇宙是终局 2021技术与应用变革掀开互联网新篇章：把握元宇宙时代投资机会 2021科技巨头跑步入场-“元宇宙”火在哪里 2021年元宇宙宏观研究报告 2021年元宇宙VR产业深度报告 2021通向元宇宙的技术路径和投资机会 2021元宇宙，人类的数字化生存，进入雏形探索期-177页 2021元宇宙报告 2021元宇宙发展研究报告 2021元宇宙核心六问六答，如何看待它就是下一代互联网 2021元宇宙深度报告-19页 2021元宇宙系列报告一：探索元宇宙框架，生产力的第三次革命 2021元宇宙协议白皮书 2021元宇宙研究报告-“小”游戏到“大”宇宙 2021元宇宙PPT-为何科技巨头纷纷入局-67页 爆款NFT游戏Axie，以太坊区块链的元宇宙探索-31页 超图软件：三维GIS或将成为元宇宙的“操作系统” 从VR元年到元宇宙元年：机遇？泡沫？未来？ 打开元宇宙世界大门-29页 发现新视界-视觉计算产品解决方案，构建元宇宙企业应用生态 卡位元宇宙赛道，更名新国脉以聚焦+5G+数字业务 科技巨头布局元宇宙系列报告 1： Facebook，改名为 Meta 科技巨头纷纷杀入概念走红频繁出圈-“元宇宙”理我们还有多远？ 区块链行业：元宇宙，互联网的下一站-45页 通向元宇宙的技术路径和基础设施-27页 维持推荐短视频赛道及营销龙头，关注版权保护及元宇宙等相关标的-31页 以+VR/AR+终端构筑步入“元宇宙”之途 元宇宙，从体验出发，打破虚拟和现实的边界-42页 元宇宙，网络空间新纪元-38页 元宇宙，未来数字绿洲入口已打开 元宇宙，下一个 “生态级”科技主线-66页 元宇宙，仰望星空和脚踏实地-10页 元宇宙来临，虚拟偶像能否抢占先机？-29页 元宇宙是“方块”搭成的？ 元宇宙专题报告（二）：技术与应用变革掀开互联网新篇章，把握元宇宙时代投资机会 重视元宇宙生态 驻扎30天后看元宇宙Soul商业化具潜力-41页 最近大火的元宇宙到底是什么？ Epic Games，迈向元宇宙的游戏独角兽-32页 Metaverse第一股 元宇宙引领者-53页 Metaverse元宇宙：游戏系通往虚拟现实的方舟-45页 MMA-开启元宇宙营销时代-44页 NFT，用户生态新元素，元宇宙潜在的经济载体

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(4)数据预处理 在实际的建模过程中，我们能够得到的数据都会存在一定的问题，我们称之 为“脏数据”，例如会存在缺失值、数据量纲不统一、数据类型不一致等问题； 也可以通过原始数据衍生出新数据，进行特征工程。数据的质量一般会影响到最 后分类结果的准确性，因此，数据处理也是一个不能忽视的建模过程。 (5)分类模型构建和模型评估 以上四步从更本上来说主要是为建立分类模型这一步做准备工作，因此，挑 选出一种准确率高、稳定性好的分类模型是整个多因子选股策略的关键部分，传 统的多因子选股策略一般选择回归法，将各种因子与收益率结果进行回归分析， 拟合出一条能够分类的曲线。模型的评估主要是通过历史回测，看所建立的模型 的收益情况来判断模型的效果好坏。 隧圈⋯。_圈量～》霍峥隧雹》鏖圈 3．3多因子选股模型构建步骤图 以上多因子选股模型的构建步骤是常规传统多因子选股模型的最常用步骤， 所有研究者开发出的多因子选股模型的区别体现在两个方面，一个是选择不同的 因子或因子数量，另一个是选择更为有效的分类算法，得出更准确的结果。在因 子选择上，各研究者的多因子模型大同小异主要包含基本面五大类财务指标，技 术面指标如动量、换手率、波动率等和其他指标如预期收益增长、宏观经济变量 等。而在综合多因子得出最后的判断上，从最初的综合打分法和线性回归到运用 机器学习算法如决策树、SVM到提升算法如随机森林、GBDT，研究者们一直尝 试运用更新更有效率的模型来得出更准确的结果。 基于以上分析，本文也尝试从因子选取和算法选择两个方面来改进学术和市 万方数据

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