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这是谷歌三大论文之一的 MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 英文原文。我的翻译可以见https://blog.csdn.net/m0_37809890/article/details/87830686

资源包含《Reinforcement Learning: An Introduction》两个版本英文pdf/chm电子书和部分翻译资料。

The output of the PMSG based wind energy conversion system (WECS) is fluctuating in nature due to intermittency of wind speed. The distribution static synchronous compensator (DSTATCOM) incorporated with the battery energy storage system (BESS) is used to smooth the power produced from wind generator system. The control strategy of BESS/DSTATCOM and its integration to mitigate the power fluctuations of grid connected WECS is presented. Three-leg three-phase voltage source converter (VSC) based DSTATCOM is used and the battery current is controlled to smooth the net power injected to the utility grid from wind power generation system. The control strategy implemented has the capability of supplying the required amount of power to the utility with help of batteries. The PQ control strategy is employed to control the three-phase inverter for managing power exchange with the utility grid. The real time wind speed data is considered for the simulation study of the system. The effectiveness of the control strategy of the system is validated through the simulation results in MATLAB/Simulink environment.

包含美赛2018年C题的所有优秀论文及其中文翻译 例： We first build CAFE, a novel framework for Characterization, Analysis, Forecast and Evaluation on the energy profile (EP) of a state. We constitute EP with 20 items in a multifaceted manner selected and aggregated from the 605 variables in the provided data. We utilize the Gaussian Process Regression (GPR) model to characterize the basic evolving trends, strong fluctuations and random noise level of different EP time series in each state from 1960 to 2009. We combine Gray Relational Analysis and Kendall Rank to measure the similarity of EPs among states in value and tendency respectively, and use both Pearson Correlation Coefficient and Partial Relational Coefficient to unveil outer influential factors on the similarity. 中文翻译： 我们首先构建CAFE，这是一种用于状态能量表征（EP）的表征，分析，预测和评估的新颖框架。我们从提供的数据中的605个变量中选择并汇总了20个项目，构成了一个多方面的EP。我们利用高斯过程回归（GPR）模型来描述1960年至2009年每个州不同EP时间序列的基本演变趋势，强烈波动和随机噪声水平。我们结合使用了灰色关联分析和Kendall Rank 来衡量EP的相似性在价值和趋势状态之间进行区分，并同时使用Pearson相关系数和偏关系系数揭示相似性的外部影响因素

这是藕找的资料 计算机专业文献翻译+附英文原文(C++) 共享给大家咯~

Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 总体来说，Sift算子具有以下特性： （1）Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。 （2）独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。 （3）多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量Sift特征向量。 （4）速度相对较快，经优化的Sift匹配算法甚至可以达到实时的要求。 （5）可扩展性强，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

比特币白皮书英文原文+中文译文，本资源是比特币白皮书原文与中文译文。 比特币（BitCoin）的概念最初由中本聪在2009年提出，根据中本聪的思路设计发布的开源软件以及建构其上的P2P网络。比特币是一种P2P形式的数字货币。点对点的传输意味着一个去中心化的支付系统。

R-CNN系列三篇论文英文原文。从 R-CNN，SPP-net，到 Fast R-CNN，再到 Faster R-CNN，一路走 来，从流程上来说，基于深度学习的目标检测越来越精简；从精确度上来说，其 精确程度越来越高；从运行速度上来说，也越来越快。可以说基于候选区域的 R-CNN 系列的目标检测方法是当前目标检测技术领域最主要的一个分支。

计算机视觉中目标检测的最新算法Yolo v3，相较于Yolo,Yolo v2 有了大幅度提升。