该程序基于matlab程序开发的利用三个及三个以上标靶中心点实现的不同测站点云的配准

考虑不同情景下应急物流需求的不确定性, 将不确定需求用区间灰数表示, 构建了多情景下不确定需求的应急物流配送中心选址模型, 基于联系数理论, 将区间灰数转换为联系数, 使模型转换为确定性, 并设计了免疫量子粒子群算法进行求解。通过算例对模型进行仿真, 并说明了免疫量子粒子群算法的有效性。

均使用python环境求解，没有调包，从逻辑上实现遗传算法 包含一个GA求解函数解的简单案例 还有一个遗传算法求解一物流调度问题案例：现场有10个配送地点，现在要再区域内选择两配送中心使得配送中心到配送地的总曼哈顿距离最短，自己DNA长度为24，其中前10个位0-1变量，即确定配送至第一个配送中心的配送地有哪些，10-20位也是0-1变量即配送至第二个配送中心的配送地，后面4位分别为配送中心的x、y坐标(自己调整时就要根据这个逻辑修改DNA长度，如3个配送中心应包含30个0-1变量，总DNA长维36)，代码注释相对清晰，基本用到的函数功能和语句功能均有说明，方便初学者修改学习

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matlab中拟合中心线的代码 （Matlab的一nalysis对于s OOT的TEM图像工具） 该代码库包含Matlab代码，用于表征TEM图像中烟尘聚集体的几种方法。 这包括评估总投影面积，周长和一次粒径的方法。 方法包括Otsu阈值化，对相关方法（PCM），霍夫圆变换（following）和辅助手动分析的工具。 此代码旨在代替。 该代码库的测试使用了上main_*目录中的main_*函数，下面对此进行了介绍。 具体来说， main_kmeans和main_auto测试全自动方法，而main_0允许测试更手动的方法（需要大量用户输入）。 该程序主要由两个分析程序包组成，稍后将在自述文件中进行讨论： + agg-执行聚合级别的分段以输出二进制图像，并且 + pp-通常根据上面提到的agg软件包中的方法生成的二进制图像来确定主要的粒子。 该代码还包括+ tools包中的一组实用程序函数和实现用于在文件夹中进行分段的卷积神经网络所必需的Python代码。 目录 ：遍历示例代码 ：测试代码库 依存关系 该软件已使用Matlab 2020a进行了测试（尽管大多数功能已针对旧版本进行了验证），

针对5G 云AR 在工业及教育两大重点领域的应用，通过对垂 直场景需求、解决方案架构、关键技术流程以及解决方案特点进行深入剖析，阐述了5G 云AR 对于AR 垂直应用领域带来的重要机遇和优势

ICN又称为Information Centric Networking 信息中心网络，是一种与TCP/IP截然不同的新型网络架构，近年来被众多研究者所研究和讨论，值得大家学习

国内目前有很多企业涉及境外业务，比如跨境电商、游戏、社交、区块链等，会用到 AWS 的海外区域，同时这些企业在国内有自己的机房、 IDC 或者使用了国内的其他云厂家的机房，如果希望彼此进行互联互通或者数据传输。除了使用专线的方式之外，还能选择 SD-WAN 方案，或者专线加 SD-WAN 的混合组网方法。