北京邮电大学邝 坚2020年3月计算机系统结构（时间\指令级并行）邝坚北京邮电大学 计算机学院/软件学院 嵌入式系统与网络通信研究中心从指令重叠到流水线时间执行

离散控制Matlab代码通过屏障功能进行随机控制和验证 该存储库包含论文“通过障碍函数对随机系统的有限时间安全性进行验证和控制”（CCTA 2019）和“有限函数随机系统验证和控制的障碍函数方法”中的案例研究代码（提交中） ） 作者：塞萨尔·桑托约（Cesar Santoyo） 电子邮件： 如有任何疑问，请通过上述电子邮件给作者发送电子邮件。 所需软件： 的MATLAB SOSTOOLS（） SDPT3（） 注意：这些案例研究是使用MATLAB 2018构造的。此外，还需要符号工具箱。 可以在没有符号工具箱的情况下执行代码（有关详细信息，请参见SOSTOOLs手册）。 案例研究1： cs1_main.m： 运行该文件将运行用于产生本文结果的算法。 上面提到了所需的工具箱。 您可以单独运行各个依赖项，以便更仔细地查看相应的结果。 此案例研究是针对一维随机动力学的。 案例研究2： cs2_main.m： 运行该文件将运行用于产生本文结果的算法。 上面提到了所需的工具箱。 您可以单独运行各个依赖项，以便更仔细地查看相应的结果。 这些结果是针对二维随机动力学的。 案例3： cs3_main.m

本应用在TigraSlider滑条控件的基础上，扩展了时间滑条的功能。 扩展了两个JS方法： （1）任一整数转换成时间格式字符串函数：intToTime() （2）将时间格式字符串转换成整数函数：timeToInt() TigraSlider示例请参照：demo.html 时间滑条控件示例请参照：timeSlider.html

图片移动 使用键盘快捷键将图片移至子文件夹以节省时间。 Picturemove 1.0 安装如果您在Windows上运行.exe文件，则无需安装，只需双击.exe。如果您正在运行Python 3脚本，请在python中运行它（可能通过输入“ py picturemove.py”）。您需要先安装依赖项，程序使用tkinter和pil。要安装这些依赖项，请键入“ pip install tkinter”和“ pip install pil”。 用法Picturemove是一个程序，可通过将图片移动到不同目录中来帮助加快整理图片质量的过程。它使用键盘快捷键将照片一次移动到您选择的文件夹中，而无需使用鼠标或任何其他会使您减速的提示。它只能将图片移动到照片文件夹内的文件夹中，因此请记住这一点。 当您打开Picturemove时，它将要求您提供包含图片的文件夹。理想情况下，您在该文件夹中有一些子文件

资料中包含proteus仿真文件及程序源码。 包含功能： 1) 显示功能：可以显示时、分、秒（基于1602液晶显示屏） 2) 校时功能：可以分别对时分秒进行单独校时，使其校正到标准时间（其中可以进行加一和减一的操作） 3) 整点报时功能：到达整点蜂鸣器响进行报时 4) 闹钟功能：到达设定的闹钟时间时蜂鸣器响。（其中闹钟时间可以手动调整）

实际应用中捕获的一些信号通常由一系列具有多值瞬时频率（IF）的模式组成，即瞬态信号，这使得一些高级时频分析（TFA）工具不再理想甚至无效。幸运的是，此类信号的群延迟 (GD) 可以很好地表示为频率的单值函数。通过考虑适合描述 GD 的频域信号模型，YG开发了一种称为小波变换 (WT) 的基于时间重新分配的同步压缩变换 (WTSST) 的后处理技术。在 WTSST 中，WT 中扩散的 TF 系数被收集到瞬态信号的 GD，旨在生成更集中的时频表示 (TFR)，并且 WTSST 允许检索全部或部分信号。考虑高斯函数下的解析WT，给出了WTSST的理论分析，包括GD候选精度和信号重建精度的分析。此外，在对WTSST理论分析的基础上，引入定点迭代方案，提出了基于WT的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)，进一步改善了WTSST无法准确描述强变频信号的缺点. 仿真和实际信号分析表明，所提出的方法能够恰当地描述瞬态信号的特征。通过引入定点迭代方案，提出了基于WT的时间重分配多同步压缩变换(WTMSST)，进一步改善了WTSST无法准确描述强变频信号的缺点。仿真和实际信号分析表明，所提出的方法能够

计算两个时间之间的年数、月数、天数、时、分、秒，计算两个时间之间的年数、月数、天数、时、分、秒

设计了一种基于FPGA快速进位链的时间-数字转换电路.该电路采用延迟内插技术,引入双链结构消除建立/保持时间对寄存器阵列输出结果的影响,并采用半周期平均延迟测试法,在Xilinx Virtex-4芯片上实测获得了59.19ps的分辨率.该电路采用使能控制模块将寄存器阵列输出结果的锁定时间控制在一个时钟周期内.使用FPGA Editor软件对该电路中单级延迟宏单元进行配置,并利用用户约束文件替代传统的手工布局布线,使得电路具有可移植性.此外,利用该电路对实测芯片中的CLB组合开关参数进行了测试,结果满足数据手册中提供的参数值的范围.

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为解决泊位占有率的预测精度随步长增加而下降的问题，提出了一种基于注意力机制的泊位占有率预测模型。通过卷积神经网络获得多变量的时间模式信息作为模型的注意力机制。通过对模型训练、学习特征信息，并对相关性高的序列分配较大的学习权重，来实现解码器输出高度相关的有用特征预测目标序列。应用多个停车场数据集对模型进行测试，测试结果及对比分析表明，所提模型在步长达到 36 时对泊位占有率的预测数据能较好地估计真实值，预测精度和稳定性相比LSTM均有提高。