我已经制作了一个功能齐全的用户交互式 MatLab 程序，以使用“Pade 的近似方法”获得任何“大规模模型”的所需“降阶模型”。 该程序将提供“降阶传递函数”以及“阶跃响应”，以将其与“原始大规模传递函数”进行比较。

Model 3成本拆解 UBS_Tesla_M3_Teardown_2.zip

论文SEFRON: A New Spiking Neuron Model With Time-Varying Synaptic Efficacy Function for Pattern Classification的源码。

1- 确定性方法使用 (1) 内点算法，(2) 顺序二次规划：SQP 和 (3) 基于非线性优化的求解器优化，如 Levenberg-Marquardt 算法。 2- 用户可以根据每个盆地定义初始（起点）点，在“Initial_Param.txt”文件中： 3- Bounds of parameters（GR4J模型的4个参数）可以在“Bounds_Param.txt”文件中修改 4-显示 Nash 和 RMSE 值

函数 [Material_State2,D_crco]=Fixed_Crack_Model(Material,Material_State,e) 输入： -------- 材料：包含材料属性 Material.E（弹性模量）的变量， Material.v（泊松比）、Material.f_t（抗拉强度）、Material.g_f（断裂能除以单元尺寸）和 Material.beta（剪切保持因子） Material_State：包含先前增量或迭代的材料状态变量的历史变量。 它包括 Material_State.s（应力向量）、Material_State.e（应变向量）和 Material.e_cr_l（裂纹应变向量）、Material.e_cr_n_max（最大达到正常裂纹应变）和 Material.theta（垂直于裂纹的角度） 这些历史变量的初始值应该为零，除了 theta 它是

使用 EM 算法的 Gamma 混合模型估计。 此代码使用 EM 算法估计遵循 Gamma 分布的有限混合模型的分量。 作者：贡萨洛·维加斯·桑切斯-费雷罗 - - 如何使用它 - - - 语法：[w, alpha, beta] = GMMestimator(y,nl,maxIter,tol_error,flag_pinta,w_0,alpha_0,beta_0) 输入： y - 样本向量nl - 混合成分的数量。 maxIter - 最大迭代次数tol_error - 收敛假设的容差flag_pinta - 显示拟合演变的标志w_0 = 初始权重大小 (1 x nl)。 它们的总和应为 1。（可选） alpha_0 = 每个 Gamma 分量的初始 alpha 参数（大小：1 x nl）（可选） beta_0 = 每个 Gamma 分量的初始 beta 参数（大小：1 x nl）（可

该模型为哈工大 ELMo zhs_model 模型下载

第四章 根据比赛任务设计算法 根据比赛任务，可分析得出完成任务的基本步骤，本演示程序中设计的搬运 任务是把五个不同颜色的色块随机放在场地图中的 A、B、C、E 和 G 处。算法 的整体设计思想是先把 A、B、C 三个点处的物块搬到起点到中心的直线上排列 好，然后将第四个直接送到对应的放置地点，再用相同的方法将起点直线上的三 个物块放到对应的地点，最后再把处于灰色地带的第五个物块搬到对应地点。 本搬运算法的具体实现的步骤如下： （1）机器人从起点循线到中心交叉路口处，为方便描述记为 O 点； （2）在 O 点左转 90 度后继续循线，当 4 个 QTI 传感器全部检测到白色时， 即判断到达 A 点，机器人原地掉头，带着物块离开； （3）循线到 O 点右转 90 度，开启定时器，定时循线到接近起点处，后退 几步放下第一个物块，再原地掉头； （4）循线到 O 点左转 45 度，当 4 个 QTI 传感器全部检测到白色时，即判 断到达 B 点，机器人原地掉头，带着物块离开； （5）循线到 O 点右转 45 度，开启定时器，与上一个物块作一定的时间间 隔，定时循线，后退几步放下第二个物块，再原地掉头； （6）直接循线到达 C 点，到达 O 点后，开启定时器继续前进，与上一个物 块作一定的时间间隔，定时循线，后退几步放下第三个物块，再原地掉头； （7）再次循线到达 O 点，原地右转 90 度，循线来到 E 点，当 4 个 QTI 传 感器全部检测到白色时，开启颜色传感器识别物块颜色。 若物块是蓝色，则直行直接循线到物块放置处，放下物块后退几步再原地掉 头，继续循线到中心点 O 处，左转 90 度； 若物块是黄色，则原地掉头，循线到 O 点后继续直行，一直到达物块放置处， 放下物块后退几步再原地掉头，继续循线到中心点 O 处，右转 90 度； 若物块是白色，则原地掉头，循线到 O 点后右转 45 度，到达物块放置处，

从谷歌云盘上下载的mvpose中的backend/tf_cpn/log/model_dump。

mvpose里的CamStyle model.。