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炉温分布可以表示为沿着炉长方向的二次函数T(S)=d0+d1*s+d2*s^2，假设预热段出口温度是765摄氏度，预热段炉长8.69米，构造函数：f(d0,d1,d2) = (8.69^2*d0 + 8.69*d1+d2-765)^2。采用C++编程遗传算法计算出一组d0、d1、d2参数使其 f(d0,d1,d2) 最小。

自己学习完做的backboneJs和requireJs实例demo,希望对初学者有帮助

GA_for_Feature_Selection 使用遗传算法结合决策树做特征选择 Using genetic algorithm for feature selection with decision tree 原始遗传算法参考 import numpy as np import pandas as pd import random data_train = pd.read_csv('\data_train.csv') data_test = pd.read_csv('\data_test.csv') #合并训练集测试集 data = data_train.append(data_test).drop(['id'], axis=1) feature_names = data.columns pop_size = 20 # 种群数量 max_value = 10 #

在雷达探测、追踪等领域，传统的数字信号处理系统的硬件平台设计存在互联性差、体积大、功耗大等问题，针对这些问题设计了一种基于 ZYNQ-7000 的信号处理系统。利用 ZYNQ 系列 Soc 软硬结合的策略，使用软硬协同设计的方法，完成雷达回波的采集，基于二维信号变换的动目标检测的方法，对雷达回波信号进行距离-速度二维 FFT 变换，利用二维变换信息提取了目标距离、速度和方位角度，测量了目标运动轨迹。实验结果证明，该设计成功完成雷达信号处理，整个设计具有低功耗和小型化的特点。

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人工智能_YOLOv3_行人重识别_利用YOLOv3结合行人重识别模型，实现行人的检测识别，查找特定行人 YOLO是直接采用原来的权重文件，并且还支持YOLO-spp. 行人重识别采用了Market1501、CUHK03和MSMT17三个数据集大概十七万张图片进行联合训练的，泛化性能更好。

图学习与强化学习如何结合是个重要的问题，来自东北大学的学者最近发布了《图强化学习》综述，总结了GRL方法的方法描述、开源代码和基准数据集，非常值得关注！图挖掘任务产生于许多不同的应用领域，包括社交网络、交通运输、电子商务等，近年来受到了理论和算法设计界的极大关注。在图数据挖掘任务中，使用正在研究中的强化学习(RL)技术进行了一些开创性的工作。然而，这些图挖掘算法和RL模型分散在不同的研究领域，难以对不同的算法进行比较。在本综述中，我们提供了RL模型和图挖掘的全面概述，并将这些算法推广到图强化学习(GRL)作为一个统一形式化。我们进一步讨论了GRL方法在各个领域的应用，并总结了GRL方法的方法描述、开源代码和基准数据集。最后，提出了未来可能需要解决的重要方向和挑战。这是对GRL文献进行全面考察的最新成果，为学者提供了一个全球视野，也为该领域以外的学者提供了学习资源。此外，我们为想要进入这个快速发展的领域的感兴趣的学者和想要比较GRL方法的专家创建了一个在线开源软件。

在CR-SSB调制中结合双并行马赫曾德尔调制器的三阶互调失真抑制的仿真