粒子群算法(PSO)优化双向长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-BiLSTM回归预测，多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

一种基于短时域模型预测控制的双向DC-DC变换器，刘畅，丁宝，本文针对双向DC-DC变换器的工作特性，提出了一种短时域模型预测控制方法。文章通过对已选的双向DC-DC变换器工作特性的研究，得到其�

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

1、已经封装成组件，直接调用即可。 2、实现逻辑，通过滚动view块来实现初始和移动距离计算，根据分值来展示相应的价格。 3、满足网上大多数动态价格拖动滚动效果 4、可以方便快捷实现最低价，最高价的实现。 5、直接下载直接使用，根据自己的场景，可以适当的调试 6、不懂得使用的，可以私聊哦，包教包会。

内容概要：通过数据集电力变压器油温数据详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。 所需数据：在本次的模型所需的数据是电力变压器油温数据，由国家电网提供，该数据集是来自中国同一个省的两个不同县的变压器数据，时间跨度为2年，原始数据每分钟记录一次（用 m 标记），每个数据集包含2年 * 365天 * 24小时 * 60分钟 = 1,051,200数据点。 每个数据点均包含8维特征，包括数据点记录日期，预测目标值OT(oil temperature)和6个不同类型功率负载特征。 适合人群：时间序列和深度学习初学者本文的模型比较简单，易于理解。 阅读建议：可以大致阅读以下，本文件只是一个简单实现版本，并不复杂。 能学到什么：能够从本文件当中读懂深度学习的代码实现过程，对于时间序列有一个简单的了解， (PS:如果你使用你自己的数据进行预测需要将时间列和官方数据集保持一致，因为在数据处理部分我添加了一部分特征工程操作，提取了一些时间信息,因为LSTM不支持时间格式的数据输入,需要转化为数字) 如果大家不懂的地方可以看我的文章部分有详细的讲解。

1. Atmel Studio client / server TLS examples using PK_CALLBACKS. 2. Atmel ASF Framework wolfCrypt example using GCC ARM Makefile.

针对圆柱凸轮式卷缆机构卷缆不整齐、易发生重叠的缺点,设计了一种双向滚珠丝杠式自动卷缆装置。该装置采取增加钢珠及弹簧的方式,有效克服了传统丝杠卷缆装置的缺点。分别对该装置传动轴螺距、摆线距离、压力角、弹簧力、钢珠个数等参数进行计算确定,为后续自动卷缆装置的设计制造提供参考。该装置已在矿用梭车中得到应用,使用效果良好。

针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性.

e4a开发BLE蓝牙远程控制，实现双向数据传输！BLE比普通蓝牙更加节能！

针对复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划，提出一种基于目标偏置扩展和Cantmull-Rom样条插值的双向RRT*路径规划算法.双向RRT*算法同时创建两颗搜索树，交替进行相向搜索，同时以一定的概率进行随机点的目标偏置选择，以提高算法的整体收敛效率;再对当前节点重选父节点和重布线，以增强算法对环境的敏感程度.为确保路径安全可行，对环境中的障碍物进行膨胀处理，再对初始路径进行碰撞检测;修剪冗余节点，缩短可行路径长度，再利用Cantmull-Rom样条插值法平滑路径.在Matlab仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验，验证了改进双向RRT*算法的有效性和优越性.