coze工作流每日黄历是一款能够自动生成每日黄历内容视频草稿的工具。它利用大语言模型，结合日期解析功能，为用户提供详细的每日黄历信息。黄历中包含了多个方面的内容，如今日忌做的事、节日信息、纳音信息、特定日子的禁忌或注意事项、日历的鲁勒力数值、日历更新时间、五行对应颜色的吉凶寓意、今日的冲煞信息、与十二生肖的相合相冲关系、24节气具体日期、今日出生人的属相、胎神占方信息、凶煞、宜做的事、吉神宜趋和凶神宜忌、今日出生人的星座、值神、干支纪年、纪月、纪日信息等。 这些信息通过coze工作流的视频合成功能，可以被输入到剪映中，实现视频内容的自动生成。这样，用户就可以很方便地获得每日黄历内容的视频草稿，而无需进行繁琐的手动编辑和信息搜集。coze工作流的操作过程并不复杂，用户仅需调用大语言模型，并输入相关变量和提示词，系统即可自动进行文案生成。这使得用户可以更快捷地处理大量信息，提高工作效率，非常适合于需要大量日历内容更新的场合，如媒体发布、网络内容生产等。 此外，coze工作流的黄历视频草稿不仅包含了基本的黄历信息，还可以根据用户的需求进行定制化的内容添加。比如在生成视频时，除了基本的日历信息，还可以结合当日的重要新闻事件、天气预报、星座运势等，让视频内容更加丰富、实用。这样的视频草稿对人们日常生活中规划活动、选择吉日良辰提供了一个很好的参考依据。 对于想了解每日黄历信息的用户来说，coze工作流提供了一个方便快捷的获取方式。用户不必每天花费时间去查阅详细的黄历书籍，也不需要关注多个不同的信息来源，只需要使用coze工作流，就可以在一个平台上获得全面的黄历解读和视频内容。这不仅提高了信息获取的效率，也加强了信息的可视化表现，使得黄历信息更加生动易懂。 coze工作流每日黄历是结合了大语言模型、日期解析、视频合成技术的高效工具，它极大地简化了人们获取和处理黄历信息的过程，为用户提供了方便快捷的信息服务。通过这样的工具，用户可以更加轻松地掌握每日的吉凶宜忌，更好地安排自己的日常生活和工作。

内容概要：本文详细介绍了基于虚拟同步发电机（VSG）的模块化多电平换流器（MMC）在Simulink中的仿真过程及其性能分析。主要内容包括VSG控制算法的设计与实现，特别是有功和无功下垂控制、PIR环流抑制控制器的应用以及均压算法的优化。文中展示了具体的MATLAB和C语言代码片段，解释了各个控制环节的工作原理和技术细节。通过实验验证，该系统在电网电压骤降时能够快速响应，提供稳定的无功支持，同时保持较低的电流和电压总谐波畸变率（THD）。 适合人群：从事电力电子、电力系统自动化领域的研究人员和工程师，尤其是对MMC和VSG技术感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于新能源场站的黑启动场景和其他需要高精度、快速响应的电力控制系统。目标是提高系统的稳定性和效率，减少谐波干扰，确保电力传输的质量。 其他说明：文中提供了详细的仿真参数配置表和部分实测数据，供有兴趣深入研究的读者参考。此外，作者还分享了一些实用的经验和技巧，如虚拟惯量的选择、谐振频率的设定等。

2.8 水动力学段塞流 您已看到入口流量为15 kg/s时的出口液相体积流量是稳定的。然而，从流型指标（flow pattern indicator）的剖面图中，我们可以看到管线有部分的流动条件处于水动力学段塞流（ID = 3）区域中。为了弄明白这些液塞可能导致的问题，我们须要使用OLGA Slugtracking（段塞追踪） 模块来查看预期的段塞特性7。 2.8.1 Slugtracking 复制Terrain Slugging练习中的Slug 15.opi算例（第2.5.2节），并将其命名为Slugtracking 15.opi。 在Model View窗口中，选中Slugtracking 15算例标签后点击鼠标右键，添加 SLUGTRACKING模块，如下图所示： 7通常情况下，我们可能会首先使用标准 OLGA 运行初始算例（initial case）（没有段塞追踪）来设置适当的初始 条件，然后再将 SLUGTRACKING 切换到 ON 来运行重启算例（Restart case），在初始算例最后的时间点处并从 其结果开始启动模拟。该 RESTART 功能将在后面练习中得以应用，为降低复杂度，我们将在单独算例中运行 Slugtracking，即仅在由 OLGA 稳态求解器计算的流动情况下（即在时间 = 0 时）。

基于模块化多电平换流器(MMC)的离网逆变工况双闭环定交流电压仿真模型研究：应用NLM调制与二倍频环流抑制策略的电压均衡控制,基于模块化多电平换流器(MMC)的离网逆变工况双闭环定交流电压仿真模型及优化策略研究：从控制方法到应用效果验证分析,模块化多电平流器（MMC）双闭环定交流电压仿真模型，离网逆变工况，交流电压外环，电流内环控制。 最近电平逼近(NLM)调制，二倍频环流抑制，排序法子模块电压均衡。 子模块数量18个，直流侧母线电压36KV，交流侧相电压最大值18kV，额定功率30MW，控制效果良好。 联系即可发出，matlab版本可降，默认版本为2022a。 主页所有模型均为，请认准 模块化多电平流器(MMC)。 整流器。 PI控制。 双闭环。 ,1. 模块化多电平换流器(MMC); 2. 双闭环定交流电压仿真模型; 3. 离网逆变工况; 4. 交流电压外环; 5. 电流内环控制; 6. 最近电平逼近(NLM)调制; 7. 二倍频环流抑制; 8. 排序法子模块电压均衡; 9. 子模块数量; 10. 直流侧母线电压; 11. 交流侧相电压最大值; 12. 额定功率; 13. 控制效果

基于模块化多电平换流器(MMC)的离网逆变工况双闭环定交流电压仿真模型技术研究与应用展示,基于模块化多电平换流器(MMC)的离网逆变工况双闭环定交流电压仿真模型设计与优化分析,模块化多电平流器（MMC）双闭环定交流电压仿真模型，离网逆变工况，交流电压外环，电流内环控制。 最近电平逼近(NLM)调制，二倍频环流抑制，排序法子模块电压均衡。 子模块数量18个，直流侧母线电压36KV，交流侧相电压最大值18kV，额定功率30MW，控制效果良好。 联系即可发出，matlab版本可降，默认版本为2022a。 主页所有模型均为，请认准 模块化多电平流器(MMC)。 整流器。 PI控制。 双闭环。 ,核心关键词： 模块化多电平换流器(MMC); 双闭环定交流电压仿真模型; 离网逆变工况; 交流电压外环; 电流内环控制; 最近电平逼近(NLM)调制; 二倍频环流抑制; 排序法子模块电压均衡; 子模块数量; 直流侧母线电压; 交流侧相电压最大值; 额定功率; 控制效果; Matlab版本; PI控制。,基于模块化多电平换流器(MMC)的离网逆变工况双闭环仿真模型

大功率LED技术是现代照明设计中不可或缺的一部分，尤其在室内外装饰和特种照明应用中。大功率LED的功率至少在1W以上，常见的规格有1W、3W、5W、8W和10W。这类LED灯具相较于传统白炽灯而言，在亮度和能效方面有着显著的优势，使得它们在特定领域中的应用越来越广泛。 在LED的应用设计中，恒流驱动和光学效率是两个核心问题。恒流驱动确保LED在不同条件下工作时，电流保持恒定，这对于保持LED性能和寿命至关重要。提高光学效率则意味着最大化发光效能和减少能耗。 文中提到美国国家半导体(NS)公司的产品作为一个设计实例。在选择LED驱动方案时，需要考虑LED灯具的应用环境，例如室内和室外使用场合。AC/DC转换器适合将交流电转换为直流电，而DC/DC转换器则用于调整直流电压的稳定输出。 文中还提及了两种典型的LED驱动应用案例：使用LM2734的AC/DC转换器，用于替代卤素灯的设计，以及使用LM3475、LM2623A和LM3485等方案的DC/DC转换器，适用于LED手电筒和矿灯等设备。 特别值得注意的是，大功率LED驱动电路设计时应考虑散热设计。由于LED功率较高，发热量大，散热设计不良会导致LED工作温度升高，从而影响其性能和寿命。 在设计大功率LED恒流驱动电路时，可以利用DC/DC稳压器的反馈端(FB)实现从恒压驱动到恒流驱动的转换。文中通过LM2734的示例，阐述了如何通过运算放大器和采样电阻调整电流，确保恒定的电流流经LED，从而提高效率和性能。在设计时，还应考虑采样电阻的功耗，使其与DC/DC稳压器的允许范围相符。 总而言之，随着大功率LED技术的不断进步，其在照明领域的应用潜力巨大。掌握大功率LED恒流驱动器的设计技术对于开拓其新应用领域至关重要。通过本文提供的设计实例和分析，可以了解在特定场景下选择合适驱动芯片的重要性，以及如何通过精确控制电路参数来优化LED的性能和寿命。LED驱动电路的设计不仅要考虑电流和电压的稳定性，还需要从实际应用场景出发，结合散热需求来实现高效和可靠的LED照明系统。

pfc边坡 颗粒流建模 刚性簇柔性簇 clump cluster构建 生成数值模拟仿真 数值分析 凹凸多面体石块模型构建全套命令流 可代 单轴、三轴、直剪、劈裂试验、边坡、路基、沥青路面模型、复合地基模型的构建 可代离散连续耦合pfc-flac ,PFC边坡建模; 颗粒流建模; 簇构建（刚性/柔性）; 数值模拟仿真; 凹凸多面体石块模型构建; 试验（单轴/三轴/直剪/劈裂）; 边坡/路基/路面模型; 复合地基模型构建; PFC-FLAC耦合。,PFC建模技术：边坡与石块模型构建全流程及数值模拟仿真分析

计及多能耦合的区域综合能源系统电气热能流仿真计算软件Matlab参考版本代码介绍,基于Matlab的多能耦合区域综合能源系统电气热能流计算仿真软件与案例分析,计及多能耦合的区域综合能源系统电气热能流计算 仿真软件：matlab 参考文档:《计及多能耦合的区域综合能源系统最优能流计算》 代码介绍：该程序复现《计及多能耦合的区域综合能源系统最优能流计算》的电气热能流耦合模型，采用案例节点系统（电力系统33节点+天然气系统14节点+热力系统17节点） 计算多能耦合下的不同能源的潮流，未实现内点法的优化过程，是很宝藏的多能耦合基础程序，实现了电-气-热-集线器中关键器件模型构建和耦合潮流计算，很具有参考价值。 ,多能耦合; 区域综合能源系统; 电气热能流计算; MATLAB仿真软件; 案例节点系统; 潮流计算; 关键器件模型; 耦合模型。,Matlab仿真的多能耦合综合能源系统电气热能流耦合计算程序

内容概要：本文详细介绍了利用OpenCV的光流特性提取技术进行人脸微表情识别的工程项目。首先解释了光流的基本概念及其在OpenCV中的实现方式，接着阐述了如何从连续视频帧中计算光流，进而提取面部特征。随后讨论了基于这些特征使用机器学习或深度学习模型对微表情进行分类的方法，并提供了相关代码示例。最后提到了所使用的两个重要数据集SAMM和CAS(ME)2，它们对于训练和测试模型至关重要，但需要经过申请流程才能获取。此外还强调了遵守使用条款的重要性。 适合人群：对计算机视觉、人脸识别感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是那些想要深入了解光流特性和微表情识别的研究人员。 使用场景及目标：适用于希望通过实际案例掌握OpenCV光流特性提取技术和人脸微表情识别的应用场景，如安防监控、人机交互等领域。目标是让读者能够独立完成类似的项目开发。 其他说明：文中提供的代码片段可以帮助初学者更好地理解和实践相关技术，同时提醒读者注意数据集的合法获取途径。