(PrintedCircuitBoard)，中文名称为印制电路板，又称印刷线路板，是重要的电子部件，是电子元器件的支撑体，是电子元器件电气连接的载体。由于它是采用电子印刷术制作的，故被称为“印刷”电路板。 而双层pcb板即双层线路板，双层线路板这种电路板的两面都有，不过要用上两面的导线，必须要在两面间有适当的电路连接才行。这种电路间的“桥梁”叫做导孔。导孔是在pcb上，充满或涂上金属的小洞，它可以与两面的导线相连接。用PROTEL画双面pcb板子的时候，在TopLayer(顶层)上画导线连接元器件，就是在顶层画板;选择BottomLayer(底层)，在底层上画导线连接元器件，就是在底层上画板。以上就是画双层pcb，意思是在一块pcb板子的顶层和底层都画导线。双面板解决了单面板中因为交错的难点(可以通过孔导通到另一面)，即正反两面都有，元器件可以焊接在正面，也可以焊接在反面，它更适合用在比单面板更复杂的电路上。 双层pcb板—设计及布线原则 双层板地线设计成栅状围框形成，即在印制板一面布较多的平行地线，另一面为抄板垂直地线，然后在它们交叉的地方用金属化过孔连接起来(过孔电阻要小)。

可视化双层网络，上下层是相同节点，可建模同一群人在不同领域的社交情况。 【解压，找到电脑中已安装的multinetx文件夹，替换成我的即可】 详细讲解描述可查看：http://t.csdn.cn/GGmPq

我们研究了量子点-脂质体复合物（QLC），它是巨大的单层囊泡，其脂质双层中掺入了量子点（QD）。 旋涂方法与电铸技术相结合产生具有高度均一的单层结构的囊泡。 我们观察到QLC形成过程的QD尺寸依赖性：QLC形成蓝色，绿色和黄色发射的QD（中心半径〜1.05 nm，1.25 nm和1.65 nm），而没有发射红色的QD（中心半径〜2.5 nm）。 为了解释这种大小依赖性，我们建立了一个简单的模型，该模型根据分子堆积参数和脂质构象变化来解释QD大小对QLC形成的影响。 该模型预测，对于Egg-PC脂质，低于某个临界尺寸（半径≈1.8 nm）的QD可以稳定地存在于厚度为4-5 nm的脂质双层中。 这与我们之前的实验结果一致。 对于红色发射的QD，仅在荧光显微镜上观察到QD聚集，而不是QLC。 我们预期填充参数（P）的减小将导致特定QD半径的变化。 我们通过混合DOPG对特定QD尺寸的变化进行的实验观察可以证实这一预测。

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1.电力自动化设备已发表论文《换电站与电网协调的多目标双层实时充放电调度方法》全程代码，不懂微信联系我153438763 2.大规模电动汽车无序充电会对电网安全经济运行及换电站经济运营产生严重的负面影响，本文计及未入网电动汽车充换电预测，考虑电力网络运行、大规模电动汽车用户充换电需求等约束，建立了换电站与电网协调的多目标双层实时充放电调度模型，其中上层模型以电网负荷波动最小和上下层调度偏差最小为目标，由上层调度机构安排各换电站实时充放电计划；下层以各充放电装置响应上层计划为目标，同时满足用户充换电需求，将大规模混合整数非线性规划问题转化为非线性多目标规划问题和大规模混合整数线性规划问题。之后，采用基于Zaslavskii混沌映射的改进NSGA-II和YAMIP/CPLEX求解方式对上下层问题分别进行迭代求解滚动优化。最后，以IEEE 30节点系统为例，验证了所构建模型的正确性和有效性。

双层优化问题(Bilevel Programming Problems)，也被称为双层规划，最早由Stackelberg与1934年在经济学相关研究中提出，因此也被称为Stackelberg问题。双层规划问题一般具有层次性、独立性、冲突性、优先性和自主性等特点。 对于小规模线性双层优化问题，通过迭代也无法求出问题的解，实际我们要解决的问题一般都不会这么简单，通常规模比较大，或者模型中存在非线性，一般来说很难通过简单的迭代法进行求解，需要考虑其他方法。实际上，双层优化问题是一个 NP 难问题，通常采用的方式是利用 KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将双层优化转换为单层优化问题。 本文介绍了双层优化的原理与求解方法，详细介绍了KKT条件在双层优化中的使用方法，并提供了相应的matlab代码供参考学习。

除了数学规划方法之外，还可采用智能优化算法求解双层优化问题，一般在上层优化中采用智能优化算法，下层优化使用数学规划方法；也可以在上下层优化中都采用智能优化算法，这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题，由于这个优化问题比较简单，我们采用最基础的粒子群算法进行求解。​ 资源包括三个部分： 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matlab代码 3.采用粒子群算法求解双层优化问题的matlab代码 智能优化算法无法避免的问题，即使是一个非常简单的目标函数，求出的结果也无法保证是全局最优，那么当目标函数变复杂时，情况将会更糟糕。现在对智能优化算法的研究非常多，各种动植物园算法、各种改进都层出不穷，但还是无法从根本上解决算法无法保证全局收敛的问题。         所以，只有在数学模型比较复杂，非线性条件很多，而且对结果的误差是可以接受的情况下，才建议使用智能优化算法进行求解。

与一维传递函数相比，多维传递函数可以对体积对象进行更复杂的分类。但 是，当传递函数空间的维数超过 3-D 时，将其可视化和操作是不直观的，这使得 用户交互变得困难。所以针对多维传递函数的设计问题，提出了一种二维聚类方 法。一阶自组织图聚类（SOM）将高维特征数据投影到二维拓扑保留图中。二 阶聚类降低了 SOM 神经元的设计自由度。从大量的 SOM 神经元到可管理的簇。 在提供信息的 SOM 网络的指导下，用户通过选择集群以交互方式发现体素中有 趣的结构，在必要时可视化和修改集群结果。我们的界面跟踪发现的每一个有趣 的结构，这不仅允许用户仔细检查单个结构，还允许他们通过合并被认为重要的 结构来形成最终的可视化效果。 最后用 QT 实现了一个可视化软件，导入体数据，体数据对应的类，对应类 的颜色表和 SOM 拓扑图对应的类这些文件，就可以通过光线投射算法来可视化 对应的三维体数据，因为我们采取了多维传递函数，所以效果比直接光线投射算 法更加好，能分出更加复杂的类，这个可视化软件能应用于海洋学、生物、医学 等学科，比如医学医生可以选取自己感兴趣的类并重点观察自己感兴趣的类。

研究包含稳态目标计算(Steady-state target calculation,SSTC)层和动态控制层的双层结构预测控制(Model predictive control,MPC)及其实现方法.我们将已有的辨识、优化和控制方案适当地组合并软件化.通过在多优先级稳态目标计算中引入新的变量,给出了稳态目标计算的统一表达方法,每个优先级的优化问题或是跟踪外部目标,或是放松软约束.通过仿真算例和应用实例相结合的方式验证了软件功能.

摘要:针对传统基于人类视觉系统的检测方法在复杂背景下容易造成检测虚警的问题,提出一种基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法.首先,通过双层对角灰度差对比度分析