基于模糊逻辑的光伏发电系统

文字世界 基于文本的游戏生成器和可扩展的沙箱学习环境，用于培训和测试强化学习（RL）代理。 另请访问以获取有关TextWorld及其创建者的更多信息。 对TextWorld有疑问或反馈吗？ 将它们发送到或使用上面列出的Gitter频道。 安装 TextWorld需要Python 3，并且目前仅支持Linux和macOS系统。 对于Windows用户，可以将docker用作解决方法（请参阅下面的Docker部分）。 要求 TextWorld的本地组件需要一些系统库。 在基于Debian / Ubuntu的系统上，可以使用以下命令安装它们 sudo apt update && sudo apt install build-essential libffi-dev python3-dev curl git 在macOS上， brew install libffi curl git 注意：我们

shape_based_matching 更新： ，0.1-0.5度精度，<0.1度精度，处理比例误差 尝试实现基于halcon形状的匹配，请参考halcon工程师编写的机器视觉算法和应用程序，第317 3.11.5页我们发现基于形状的匹配与linemod相同。 halcon匹配解决方案指南，用于选择匹配方法（ ）： 脚步 将test.cpp第9行的前缀更改为顶级文件夹 在cmakeList第23行中，将/ opt / ros / kinetic更改为可以找到opencv3的位置（如果在默认环境中安装了opencv3，则无需这样做） cmake制作并运行。 要了解用法，请参阅test.cpp中的其他测试。 特别是，scale_test已被完全注释。 注意：在Windows上，已确认Visual Studio 17可以正常工作，但是vs13中的MIPP存在一些问题。 您可能需要

人工神经网络 纸质数据和代码 这是AAAI 2019论文： 的代码。 我们已经在Tensorflow和Pytorch中实现了我们的方法。 这是我们在论文中使用的两个数据集。 下载数据集后，您可以将它们放在文件夹datasets/ ： 友情链接： ://2015.recsyschallenge.com/challenge.html DIGINETICA： ://cikm2016.cs.iupui.edu/cikm-cup或 文件夹datasets/包含一个小的数据集sample ，可用于测试代码的正确性。 我们还写了解释该论文。 用法 您需要先运行文件datasets/preprocess.py来预处理数据。 例如： cd datasets; python preprocess.py --dataset=sample cd datasets; python preproces

matlab信任模型代码此仓库的目的主要是托管此代码，这是我的毕业报告的一部分。 因此，对于那些试图理解其背后要点的人来说，这可能是不完整的。 如果您对浸油绝缘，电源变压器，分散控制感兴趣，请随时与我联系。 基于模型的优化框架在电力网络中的应用 在过去的几十年中，电力网络的先进老化，可再生能源利用的必然增加以及功耗的不断增加，要求改变当前的电力网络范式。 电气世界的利益相关者必须顺应形势，并提出更好地利用现有网络资源和新网络资源的方法。 持续的金融危机也使人们对新概念和明智机会大开眼界。 该项目的方法是在现有电力网络物理层之上创建一个现代化的自动化层，该层利用几种物理模型来解释网络组件当前和未来的预期健康状况。 借助此自动化层，网络运营商可以将网络配置为一个自我维持的系统，或者至少是更独立的，更具洞察力的系统。 网络健康状态的实时和预测可以用作潮流优化因素。 基于实际潮流数据的仿真表明，将热负荷分布在整个相邻的功率组件中会提高资源利用率，因为它降低了整个网络的加速老化因子，同时又将潮流特性保持在法定的完整性范围内。 已经表明，通过将此健康状况预测框架应用于IEEE-14总线网络并允许该

基于内存的协作过滤 包含基于用户的CF（ ），基于项目的CF（ ）健壮的k近邻推荐系统在Python中使用MovieLens数据集 基于用户的协作过滤器 K = 25运行时间：1s RMSE：0.940611 MAE：0.884748。 基于内存的算法易于实现，并且可以产生合理的预测质量。 基于内存的CF的缺点在于，它无法适应实际情况，也无法解决众所周知的冷启动问题，即当新用户或新项目进入系统时。

CLOF：基于组合局部孤立点的噪声处理算法，任义丽，吴俊杰，现实世界的数据往往不可避免地包含噪声。噪声的存在会导致模型失效,进而导致不可靠的输出,影响企业的经营管理决策。一种噪声处理�

Multilayer neural networks trained with the back-propagation algorithm constitute the best example of a successful gradientbased learning technique. Given an appropriate network architecture, gradient-based learning algorithms can be used to synthesize a complex decision surface that can classify high-dimensional patterns, such as handwritten characters, with minimal preprocessing. This paper reviews various methods applied to handwritten character recognition and compares them on a standard handwritten digit recognition task. Convolutional neural networks, which are specifically designed to deal with the variability of two dimensional (2-D) shapes, are shown to outperform all other techniques. Real-life document recognition systems are composed of multiple modules including field extraction, segmentation, recognition, and language modeling. A new learning paradigm, called graph transformer networks (GTN’s), allows such multimodule systems to be trained globally using gradient-based methods so as to minimize an overall performance measure. Two systems for online handwriting recognition are described. Experiments demonstrate the advantage of global training, and the flexibility of graph transformer networks. A graph transformer network for reading a bank check is also described. It uses convolutional neural network character recognizers combined with global training techniques to provide record accuracy on business and personal checks. It is deployed commercially and reads several million checks per day.

This manuscript is based on the dissertation entitled ”Microwave Circuits for 24 GHz Radar Front-End Applications in CMOS and Bipolar Technologies” submitted to the University of Paderborn. 本资源仅用于学习和交流用,请于下载后24小时自行删除.

TetGen, a Delaunay-Based Quality Tetrahedral Mesh Generator HANG SI, Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics (WIAS)