英文数据库与英文文献检索是科研工作者、学者以及学生在进行学术研究和论文撰写过程中不可或缺的环节。掌握有效的文献检索技巧，能够帮助研究人员快速、准确地找到所需的学术资料。本文档是关于英文数据库和英文文献检索的一套PPT资料，共包含55张幻灯片，旨在向使用者介绍如何利用各种在线资源进行高效的文献检索。 文档的前部分内容首先列举了主要的免费英文文献数据库，共计1154种杂志的检索窗口。这些数据库提供了广泛的学科领域的资源，包括但不限于自然科学、工程技术、生命科学、社会科学等。接下来，文档重点介绍了两个重要的英文数据库：ScienceDirect和Springer。 ScienceDirect是由荷兰的Elsevier Science出版公司提供的全文数据库，拥有1800种杂志，涵盖23个学科领域，并有1393种杂志被SCI收录。ScienceDirect提供超过600万篇全文论文，是科研人员获取高品位学术期刊信息的重要平台。Elsevier Science是世界公认的学术出版巨头，出版的许多期刊为核心期刊，被许多国际知名的二次文献数据库收录。该公司不断进行收购整合，如美国的Ei公司和Harcourt公司（包括Academic Press），这使得ScienceDirect的资源更加丰富。 Springer是由德国施普林格(Springer-Verlag)出版集团提供的在线服务，通过Springer LINK系统提供学术期刊和电子图书的在线服务。Springer LINK拥有439种学术期刊，其中近400种为英文期刊。Springer的在线图书馆按学科分为11个类别，包括生命科学、医学、数学、化学、计算机科学、经济、法律、工程学、环境科学、地球科学、物理学与天文学，是科研人员获取重要信息的主要来源。 这两种数据库不仅收录了大量的学术论文，而且涵盖了多门学科，为科研人员提供了便捷的文献检索和学术交流平台。通过这些数据库，用户可以快速获取到最新的学术研究成果，为科学研究提供重要的参考和理论支持。了解并掌握这些数据库的检索技巧，对于提高学术研究的效率和质量具有重要意义。 通过本PPT的学习，用户可以了解到如何利用ScienceDirect和Springer这两个重要的学术资源平台，对特定的研究课题进行深入的文献检索，找到所需的第一手资料和权威文献。这些内容对于提升学术研究的深度和广度都有显著的帮助，有助于科研人员站在巨人的肩膀上，推动科学研究的发展。此外，了解这些英文数据库的使用方法，对于提高个人的学术素养和研究能力也十分关键。用户通过掌握这些信息检索的技能，不仅能够在学术界中获得一席之地，还能够在职业生涯中取得更加长足的进步。

### 多模态感知基础介绍 自动驾驶系统是当代科技发展的热点，其中多模态感知作为其核心组成部分，起着至关重要的作用。多模态感知涉及利用多种传感器收集数据，包括相机、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等，实现对周围环境的精确感知。本课程将围绕自动驾驶中的多模态感知技术展开，从基础知识到深入应用进行系统性介绍。 #### 主讲人介绍 主讲人阡陌博士在读于华中科技大学，专注于三维目标检测、三维多目标跟踪、多模态融合等研究方向。其研究成果丰富，在TPAMI、AAAI、ECCV、ICRA等顶级期刊和会议上发表了多篇论文，累计引用量超过600次。阡陌博士还担任了多个顶级会议和期刊的审稿人，并致力于将研究成果转化为教学内容。 #### 课程内容概述 课程共分为六章，每章都有其独特的主题和内容。第一章节将介绍自动驾驶系统及其所需的多模态感知基础。接着的章节将逐步深入到二维与三维目标检测、不同传感器的特点及数据集的应用等。在第二章中，将探讨2D与3D目标检测的区别与联系，并引入各种基于不同视角和传感器的3D检测技术。第三章到第五章将分别介绍多模态感知在前期输入融合、深度特征融合和后期结果融合中的应用。第六章则专注于BEV时序多模态3D检测，探讨如何利用时序信息提升检测性能。 #### 传感器与数据集 自动驾驶中常用的传感器包括相机传感器、激光雷达传感器和毫米波雷达传感器。相机传感器擅长捕捉目标颜色和纹理信息，适合进行交通灯识别和车道线检测。然而，它在获取精准深度信息方面存在挑战，易受到光照和天气条件的影响。激光雷达传感器通过发射激光脉冲测量反射时间来获取目标的精确深度信息，具有较高的可靠性。毫米波雷达则通常用于检测车辆的速度和距离，具有较强的抗干扰能力。 在自动驾驶的学习和研究中，公开数据集扮演着重要的角色。KITTI、nuScenes和Waymo数据集是最常用的几个，它们提供了丰富的场景、目标检测以及各种传感器数据，为算法测试和评估提供了便利。 #### 多模态融合技术 多模态融合技术是将来自不同传感器的信息进行整合，以提升系统的感知能力和鲁棒性。前期输入融合关注于在信息尚未被处理之前就进行融合，而深度特征融合则是在特征级别上进行融合，可以更深层次地提取和融合信息。后期结果融合是指在检测或分类等任务的后期阶段将来自不同传感器的结果进行整合。 #### 课程规划与实践 课程的规划旨在帮助学员从理论到实践全面掌握多模态感知技术。除了系统性的知识介绍外，还包括了丰富的实践环节。学员将有机会通过MVP环境配置、EPNet/EPNet++代码详解以及TransFusion、CLOCs等实战演练，亲自体验多模态融合技术的应用过程。 #### 结语 本课程为自动驾驶领域的研究者和工程师提供了一个全面学习和掌握多模态感知技术的平台。通过本课程，学员不仅能够了解到自动驾驶系统的基础知识，而且能够深入理解多模态感知技术的原理和实践应用，为进一步的研究和开发工作奠定坚实的基础。

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PSCAD是一款电力系统计算机仿真软件，广泛应用于电力系统的规划、分析和设计。在PSCAD使用教学课件中，重点介绍了PSCAD的主要功能及其各个元件库，以及EMTDC的插值算法等重要知识点。 课件详细介绍了PSCAD的各个元件库。PSCAD拥有丰富的元件库，其中包括主元件库，HVDC、FACTS元件库，电源元件库，变压器元件库，传输线/电缆元件库，机电元件库，I/O设备元件库，序列元件库等。每个库都包含了大量的基础元件，如开关器、二极管、逆变器、整流器、故障电路等，这些元件是构建电力系统模型的基础。 接着，课件对EMTDC的插值算法进行了深入讲解。EMTDC是一种固定时长的暂态仿真程序，这意味着一旦仿真开始，时间步长就会固定不变。但是，电力网络中的事件，例如故障或晶闸管动作，可能会发生在离散的时间点之间。如果一个设备动作发生在时间步长之间，仿真程序需要等到下一个时间步长才能体现出这一事件。为了更准确地模拟这些设备动作，可以采用变步长解法，将发生事件的时间步长分割为更小的步长。然而，这种方法无法避免在投切容性或感性电路时出现的伪电压和电流尖峰问题。 为了解决上述问题，PSCAD使用了一种插值算法，该算法在检测到开关事件发生时，将仿真步长划分为更小的时间间隔。当开关事件发生在采样点之间时，EMTDC采用插值算法来寻找精确的发生时刻。这种方法比简单减小仿真步长具有更快的速度和更高的精度，使得EMTDC能够在使用较长仿真步长的情况下更精确地仿真任何开关事件。 插值算法的步骤主要包括：在被DSYNN子程序调用时，所有的开关设备将判定标准加入到一个轮询表中。主程序在每个仿真步长结束时求解电压和电流，并在新的仿真步长开始时存储开关设备的状态。这些开关设备可以直接通过时间来指定其开关动作时刻，或者通过电压或电流的电平交叉点来指定。然后，主程序对开关设备进行判定，确定已满足开关动作标准的开关设备，然后立即将该子系统内的所有电压和电流插值到该动作时刻。该支路进行开关动作时，导纳矩阵需要重新进行三角化。 PSCAD是一款功能强大的电力系统仿真软件，其包含了丰富的元件库和精确的仿真算法，尤其在处理电力系统暂态仿真方面表现出色。通过本课件的学习，可以更好地掌握PSCAD的使用技巧，为电力系统的规划和设计提供强有力的仿真支持。