内容概要：高级仿真、集成和建模框架（AFSIM）是一款由美国空军研究实验室开发的仿真工具，旨在评估新型军事系统及其在任务环境中的表现。AFSIM支持构造仿真和交互式仿真，能够模拟平台（如飞机、卫星、导弹等）及其组件（如传感器、通信、武器系统等）的交互。AFSIM采用基于组件的架构（CBA），允许用户添加或修改平台组件，从而灵活地扩展和定制仿真模型。此外，AFSIM还提供了多种仿真服务，如脚本语言、地形和视线管理、事件记录、扩展和插件支持，以及分布式仿真接口。AFSIM特别强调了电子战（EW）功能，包括电子攻击（EA）和电子保护（EP）技术，并支持复杂的任务管理和行为建模。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对军事系统仿真、电子战仿真、任务规划和行为建模感兴趣的工程师、分析师和研究人员。 使用场景及目标：①评估新型军事系统（如飞机、导弹、传感器等）在复杂战场环境中的性能；②模拟电子战效果，测试电子攻击和电子保护技术的有效性；③进行任务规划和行为建模，优化作战策略和资源配置；④支持分布式仿真和协同作战训练。 其他说明：AFSIM提供了详细的文档和技术参考，用户可以通过AFSIM集成开发环境（IDE）和想定准备和想定分析可视化环境（VESPA）进行高效的仿真设计和结果分析。此外，AFSIM支持多种操作系统（如Linux和Windows），并可通过分布式仿真接口与其他仿真工具集成。

基于混合决策规则与Wasserstein距离的分布式鲁棒多阶段框架：适应风电渗透下的机组不确定性承诺与调度优化,MATLAB代码：基于混合决策规则的不确定单元承诺的完全自适应分布鲁棒多阶段框架 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改进的 MDR 重新制定，形成混合

《KUKA机器人程序框架说明》是一份详细阐述KUKA机器人编程体系的文档，旨在帮助用户深入理解KUKA机器人的程序设计与执行。KUKA机器人是全球领先的工业机器人制造商之一，其产品广泛应用于汽车制造、电子、医疗等多个领域。这份资料将帮助我们掌握如何有效地编写和调试KUKA机器人的控制程序。 KUKA机器人的编程主要基于KUKA.SimPro和KUKA.KR C4这两种软件。KUKA.SimPro是一款强大的仿真软件，它允许用户在虚拟环境中设计、模拟和测试机器人系统，而KUKA.KR C4则是KUKA机器人的控制系统，包含了一套完整的编程语言和环境。 在KUKA机器人程序框架中，基本的编程语言是KRL（KUKA Robot Language）。KRL是一种基于结构化文本的编程语言，类似于PLC编程，它提供了丰富的指令集用于控制机器人的运动、IO信号处理、逻辑运算等功能。通过KRL，程序员可以定义机器人的任务流程，包括关节运动、线性运动、圆周运动等，以及精确的位置控制和速度控制。 在KUKA程序框架中，程序通常由几个关键部分组成：初始化程序（Initial Program）、主程序（Main Program）和子程序（Subprograms）。初始化程序负责设置机器人的初始状态，如关节位置、安全参数等；主程序是整个任务的核心，它调用子程序来完成具体的任务；子程序则实现了特定的功能，如抓取、搬运等，可以被多次调用，提高代码复用性。 KUKA机器人还支持任务层编程，这意味着我们可以为不同的工作场景创建独立的任务，并通过任务调度来切换不同的工作流程。此外，KUKA系统还包括故障诊断和异常处理机制，确保在出现问题时能够及时停止并恢复生产。 在实际应用中，理解KUKA机器人的通信协议也至关重要。例如，KUKA的OpenInterface（OI）允许外部设备通过串行通信与机器人交换数据，实现联动控制。此外，KUKA还支持TCP/IP网络通信，使得机器人可以接入更复杂的自动化生产线。 《KUKA机器人程序框架说明》这份资料会详细讲解如何构建和运行KUKA机器人的程序，涵盖了从基本的编程概念到高级的应用技巧。通过学习这份资料，用户不仅能够掌握KUKA机器人的编程技术，还能理解其背后的控制理念，从而更好地实现自动化生产的目标。

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高通kernel实现sensor节点

随着人工智能的快速发展，深度学习已成为当今科技领域的重要组成部分。C++作为一门高效且执行速度快的编程语言，近年来逐渐被用于深度学习框架的开发。《C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现》这本书由李伟撰写，深入探讨了如何利用C++中的模板元编程特性来构建深度学习框架。 本书首先介绍了模板元编程的基础知识，让读者能够理解模板元编程的工作原理及其在深度学习框架中发挥的作用。作者详细阐述了模板的特性和高级应用，包括编译时计算、类型萃取、编译时多态等概念。这些特性对于实现高性能的深度学习框架至关重要。 接着，作者李伟结合深度学习的原理和C++模板元编程的特点，逐步引导读者构建出一个基础的深度学习框架。书中的实例从最简单的神经网络单元开始，逐一展示了如何通过模板技术实现神经网络中的各种层次结构。在实现过程中，作者详细解释了代码的设计思路和技巧，帮助读者深入理解模板编程在神经网络结构设计中的应用。 书中还探讨了如何利用模板元编程实现高效的计算优化。比如，在卷积层、池化层等操作中，通过编译时计算可以大大减少运行时的计算量和提高执行效率。此外，书中还介绍了一些高级话题，如自动微分在C++模板中的实现，以及如何通过模板元编程实现动态规划等算法。 在实践方面，本书提供了一套完整的深度学习框架示例代码。这套代码不仅能够运行，而且经过了精心设计，能够作为进一步开发的基础。通过这个框架，读者可以更直观地理解深度学习的工作原理，并在此基础上进行拓展和创新。 深度学习框架的初步实现并不简单，本书通过逐步引导的方式，使得即使是初学者也能够跟随书中的步骤，逐步构建自己的深度学习模型。对于有一定经验的C++程序员和深度学习研究者，书中提供的高级技巧和深度优化将大有裨益，有助于他们在项目中实现更高效、更强大的深度学习模型。 作者还讨论了框架的扩展性问题。在框架开发过程中，需要考虑如何更好地支持新功能的添加和现有功能的优化。李伟在书中分享了他在扩展性设计方面的心得，包括如何设计可插拔式的模块系统，以及如何通过模板元编程实现更好的接口抽象。 《C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现》是一本深入浅出、内容翔实的技术书籍，它不仅适合对深度学习感兴趣的技术人员，也为C++模板元编程的应用提供了宝贵的实践案例，是一本不可多得的深度学习和模板元编程结合的佳作。

基于FPGA的数据同步采集处理框架，涵盖了四个主要模块：ADC7606数据采集模块、多通道数据处理模块、DDR3缓存模块和SRIO通信模块。每个模块都配有详细的Verilog代码片段和C代码示例，解释了具体的工作原理和技术细节。例如，ADC7606的数据采集需要精确的SPI时序控制，DDR3缓存模块则强调突发传输的稳定性，SRIO通信模块关注高速数据流的正确组装，多通道数据处理部分解决了跨时钟域的问题。此外，还提供了多个仿真文件和调试建议，帮助学习者更好地理解和优化系统性能。 适合人群：具备FPGA基础知识的研发人员，尤其是对数据采集和处理感兴趣的硬件工程师。 使用场景及目标：适用于需要构建高效数据采集系统的项目，目标是掌握FPGA平台下复杂数据处理流程的设计与实现方法，确保各模块之间的无缝协作，提高系统的可靠性和性能。 其他说明：建议从仿真文件入手，逐步调试每个子模块，最终进行联合调试。遇到问题时可以利用SignalTap等工具抓取关键信号，确保跨时钟域同步的准确性。

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官方安卓系统本身是apk与dex分离的，但是开发者为了修改、调整一些参数，不得不去对“Framework”和“Apk”进行合并后再去修改！通常我们会使用安卓厨房(Android Kitchen)来合并，不过自从系统升级arm64后，厨房已经不能进行合并处理了，不过大神开发了一款专门用来deodex的工具---SVADeodexerForArt，这是一款Windows下电脑端对官方的Apk和Odex文件进行合并的工具，此工具方便快捷，开发者值得拥有！也是ROMer的必备工具之一，做系统文件的修改和美化少不了它。 工具简介： 支持安卓7.0（旧版本仅支持6.0、5.0） 支持安卓art模式 支持arm64 使用最新的oat2dex.jar 支持win 32位系统 支持win 64位系统

软件介绍: ITRF历元框架转换能够将2000.0历元ITRF2000框架的坐标转换到ITRF97框架下，通过历元转换的方法计算国家2000坐标系。2000.0历元下参考框架转换CPM子板块模型法计算速度微块体欧拉矢量法计算速度坐标的历元归算至任意历元