Carsim联合Simulink的车辆AEB仿真（时间、距离算法）的模型，简单设计了一下，对于文章中的搭建不熟悉的可以下载下来试一试。这个加上了四轮转向对于AEB的影响，需要在Carsim设置四轮转向的车辆动力学模型，搭配使用。

文件包括美赛常用数据网站、模型的分析与检验部分写作内容及例题讲解、简要列出美赛常用十大模型及30种算法、针对评价类问题的层次分析法和TOPSIS模型进行原理概括（包含计算公式）、步骤讲解、模型实现、例题解析及模型拓展。 数学建模中，评价类模型是一类比较基础的数学模型之一，往往是对应生活中的一些实际问题。最常见的数学模型包括：层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法、灰色关联法等。

3．3一阶RC模型参数辨识 在一阶RC改良模型中，开路电压％，充电内阻见，放电内阻B，极化内阻只。， 极化电容c。四个参数由电池内部表现所决定，需要进行一定条件的电池性能测试，获得 数据后进行参数拟合。本次实验在环境温度恒定为25。C环境条件下，暂时不考虑温度 影响因子。 第二章中已经通过实验得出了电池在充／放电两个不同条件下的SOC．OCV曲线，即 Uo。(SOC，c)和‰(。s∞，D)参数。为了获得电池在在充放电时候的电池组容参数， 本次实验使用((FreedomCAR电池试验手册》中脉冲特性试验(Hybrid Pulse Power Characteristic Test)1271为测试电流负载，在每10％SOC值设置一个测试点，测试在不同 SOC条件下电池模型参数。 实验使用天津力神18650电池，实验步骤分为4个步骤： (1)使用标准充电方法，对单体电池充电至SOC为100％。 (2)使用恒流放电方式，电流恒定为1C(1．35A)，按照放电时间定为6min。待其SOC 达到预定值后，停止放电，静置2h。 (3)在预定的SOC点处，使用2C(2．7A)脉冲冲击电流，记录电池在70s内的充放 电电压曲线。所使用的脉冲电流如图3-6。 万方数据

资源名称：数据模型资源手册（修订版）卷1资源截图： 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

讲述数据建模的一本书第二卷分卷1/2

生成对抗网络，已训练模型，用于迁移学习

YOLOV7-OBB：You Only Look Once OBB旋转目标检测模型在pytorch当中的实现

Scara机器人matlab代码SCARA_Robot_Modelling_and_Control 该项目由一个 SCARA 机器人模型组成，它在 Matlab 中构建了机器人模型，并在 Simulink 中实现了不同的控制。 在这里我们可以找到项目组成的所有文件。 这是一个混合文件，其中最重要的是“rob_sic”，这是重新统一项目所有要点的主要代码，在文件“ElaboratoCdR18_19.pdf”中详细说明。 除了“.m”文件之外，我们还可以看到各种 Simulink 项目，其中构建了所有类型的控件（鲁棒性和自适应性）。 最后，提交给教授的主要文件是“PROGETTO DE CORSO_C.pdf”，用意大利语编写，因为该项目是在意大利那不勒斯的伊拉斯谟计划期间完成的。

Three.js 是一款运行在浏览器中的 3D 引擎，你可以用它创建各种三维场景，包括了摄影机、光影、材质等各种对象。你可以在它的主页上看到许多精彩的演示。不过，这款引擎还处在比较不成熟的开发阶段，其不够丰富的 API 以及匮乏的文档增加了初学者的学习难度（尤其是文档的匮乏）three.js的代码托管在github上面。

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的变体，专门用于处理和预测序列数据。它通过引入门控机制和记忆细胞，能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系，并解决传统RNN中的梯度消失或爆炸问题。