快速成型与3D打印

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3D打印技术与应用

Python 3的选择性搜索实现 这是Python 3选择性搜索的一种实现，可以在找到。 该存储库的代码基于 。 要求 在您的计算机上运行此程序需要： Python 3.6 (or newer) numpy skimage 下载 目前没有可供下载的软件包。 但是，您可以使用以下命令下载“选择性搜索”的实现： git clone https://github.com/vsakkas/selective-search.git 用法 以下示例显示了在下载此实现并将其导入到自己的项目中之后如何使用“选择性搜索”： img = skimage . data . astronaut () img_lbl , regions = selectivesearch . selective_search ( img , scale = 500 , sigma = 0.9 , min_size = 1

仪器分析

此模型中提供了选择性谐波脉宽调制脉冲。 在这个 Simulink 模型中去除了三相 PWM 逆变器中存在的六个主要谐波。 输出电压波形和电流波形见FFT。 有趣的是，您可以看到 5 次、7 次、11 次、13 次、17 次和 19 次谐波含量为零。

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针对水下传感器网络能量消耗大、延迟时间长、信道利用率低等问题，提出了一种带选择适应性的水下传感器网络分布式路由算法（AS-UWSN）。AS-UWSN使数据包成为一种具有以最大阈值为能耗界限的选择性和具有以最大信息素浓度为搜索对象的适应性的蚁群，以当前链路的能量损耗、网络延迟、误包率作为信息素的产生因子，每次迭代时蚁群都会直接搜索最优的节点转发路径，迭代次数少且具有更好的实时性和灵活性。实验仿真结果表明，在水下无线传感器网络的能量优化以及延迟时间控制、信道利用率提升上采用AS-UWSN算法得到了较好的效果。