Battery Doubler是一款优秀的国外笔记本电池管理软件。可以实现电池校验程序、自动降频、关闭暂不使用的设备和接口。它延长电池的使用时间的工作原理主要是减少不必要的浪费。它的节电的方法很多：自动降低光驱的速度自动关闭暂时不使用的设备和接口自动降低CPU的频率，硬盘的速度……从而达到节电的目的，但绝不会影响你的正常使用。这样既达到了节电的目的，也因为减少反复充电次数，电池的寿命当然也就长了。　 电池校验方面，Battery Doubler是采用向导的形式，只需点几下鼠标就行了。方法是：选择“Wizards”选项卡，选择“Recalibrate battery”。使用这个功能之前必须关掉笔记本的“电源警报”功能。完成之后，它会自动关机。整个过程大概需要140分钟。如果频繁使用电池，建议一个月运行一次此功能。如果长时间不用电池，也应该3个月使用一次此功能。

基于一致性算法, 在有向通讯拓扑下, 研究存在状态约束的多航天器系统分布式有限时间姿态协同跟踪控制问题. 在仅有部分跟随航天器可以获取领航航天器状态, 并且跟随航天器之间存在不完全信息交互的情形下, 设计了分布式快速终端滑模面, 提出了不依赖于模型的分布式有限时间姿态协同跟踪控制律. 根据有限时间Lyapunov 稳定性定理, 证明了系统的状态在有限时间内收敛于领航航天器状态的小邻域内. 最后通过仿真算例验证了所提出算法的有效性.

该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD8 107 3 61天 5min 此外本数据集还包含一个3*107的邻接矩阵文件，该数据表示了107个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

该交通数据集来源于PeMS网站，包含旧金山湾区（美国加尼福尼亚州旧金山大湾区）29条高速公路3848个探测器，2018年1月1日至2018年2月28日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含3848个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD4 307 3 59天 5min 此外本数据集还包含一个307*307的邻接矩阵文件，该数据表示了307个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析

【标题】中的“matlabB样条轨迹规划，多目标优化，7次非均匀B样条轨迹规划”涉及的是机器人路径规划领域中的一个重要技术。在机器人运动控制中，轨迹规划是确保机器人按照预设的方式从起点到终点移动的关键步骤。B样条（B-Spline）是一种在数学和工程中广泛使用的曲线拟合方法，它允许我们生成平滑且可调整的曲线。在这里，提到的是7次非均匀B样条，意味着曲线由7次多项式控制，并且节点间距可以不均匀，这样可以更好地适应不同的路径需求。 “基于NSGAII遗传算法，实现时间 能量 冲击最优”指出该规划过程采用了多目标优化。NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种高效的多目标优化算法，它利用种群进化策略来同时优化多个相互冲突的目标函数。在这个案例中，目标是找到一条轨迹，使得它在时间消耗、能量消耗和冲击（通常与舒适度或机械损伤相关）方面达到最优平衡。 【描述】中提到，“换上自己的关节值和时间就能用”，意味着这个MATLAB代码提供了一个通用框架，用户只需输入自己机器人的关节角度序列和期望的规划时间，就可以自动生成符合优化条件的轨迹。代码中的“中文注释”对于初学者来说非常友好，有助于理解每个步骤的功能和意义。 结合【标签】“软件/插件”，我们可以推断这是一个可以应用于MATLAB环境的软件或工具，可能是一个MATLAB函数或者脚本，用户可以下载并直接在MATLAB环境中运行，进行机器人轨迹规划的仿真和优化。 【压缩包子文件的文件名称列表】包括一个HTML文件，可能包含了代码的详细解释或者使用说明；四张图片（1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg, 5.jpg）可能展示了轨迹规划的示例或者算法流程图；以及一个名为“样条轨迹规划多目标优化.txt”的文本文件，很可能包含了源代码或规划结果的数据。 这个压缩包提供的资源是一个用MATLAB实现的7次非均匀B样条轨迹规划工具，采用NSGA-II遗传算法对时间、能量和冲击进行多目标优化。用户可以根据自己的关节数据和时间要求，利用这个工具生成最佳的机器人运动轨迹，而且代码有中文注释，便于理解和应用。对于机器人控制和多目标优化领域的学习者和研究者来说，这是一个非常实用的资源。

改进欧拉法是一种常用于数值求解常微分方程（ODE）的数值方法，尤其在电力系统领域中，它被广泛应用于模拟电力系统动态行为，例如计算输电线路短路的极限切除时间。极限切除时间指的是在发生短路故障后，能够允许的最大切除时间，以确保系统的稳定运行。下面我们将详细探讨改进欧拉法及其在电力系统中的应用。 欧拉方法是最早的一类数值积分方法，由18世纪的数学家莱昂哈德·欧拉提出。基础欧拉方法基于泰勒级数展开，通过近似导数来更新函数值。然而，基础欧拉法存在稳定性问题，特别是在处理具有较大变化率的问题时。为了改善其稳定性，人们发展出了多种改进形式，如半隐式欧拉法、全隐式欧拉法等。 改进欧拉法，也称为中点法则或半隐式欧拉法，其基本思想是在每一步迭代中，首先用前一步的值预测未来状态，然后使用平均速度进行校正。具体算法步骤如下： 1. 初始化：设定初始条件，包括时间步长\(h\)、起始时间\(t_0\)、初始值\(y(t_0)\)。 2. 预测步：使用上一步的结果计算中间点的函数值\(y^{*} = y_n + h \cdot f(t_n, y_n)\)，其中\(f\)是微分方程的右端函数，\(t_n = t_0 + nh\)，\(n\)是当前的步数。 3. 纠正步：利用中间点的函数值计算新的函数值\(y_{n+1} = y_n + \frac{h}{2}(f(t_n, y_n) + f(t_{n+1}, y^{*}))\)，其中\(t_{n+1} = t_n + h\)。 在电力系统中，输电线路的短路故障可能导致电压崩溃和系统失稳。计算极限切除时间是为了确定保护设备最迟应该在多长时间内动作，以避免系统遭受不可逆的损害。改进欧拉法可以用来模拟故障后系统动态响应，包括发电机的电磁转矩、线路的电流变化以及系统频率的变化等，从而计算出安全的切除时间。 在MATLAB中实现这个算法，我们可以编写一个函数，接受当前状态、时间、系统参数作为输入，并返回下一步的状态。然后通过循环结构逐步推进时间，直至达到极限切除时间。MATLAB的符号计算工具箱和 ode45 函数也可以辅助进行这些计算，尤其是对于非线性问题，ode45 使用了四阶龙格-库塔法，提供了更高级的稳定性保障。 改进欧拉法是一种实用且相对简单的数值方法，适用于求解电力系统中的动态问题。结合MATLAB的强大计算能力，我们可以准确地模拟输电线路短路故障后的系统行为，从而确定安全的极限切除时间，为电力系统的稳定运行提供关键的决策依据。

倾转旋翼机是一种结合了固定翼飞机和直升机特点的新型航空器，它能够在飞机模式和直升机模式之间实现平稳转换，以便适应不同的飞行需要。这种机型由于其设计特点，在起飞、着陆以及低速飞行时对场地要求低，在高速巡航时又表现出良好的性能，因此成为了航空领域的一个研究热点。 在倾转旋翼机的建模与控制领域，存在较大的复杂性。倾转旋翼机拥有旋翼和固定翼两个产生升力的部件。旋翼通常相对于机身以恒定速度转动，而且由于没有尾桨，所有的飞行操纵都必须通过旋翼和舵面来完成。当旋翼倾角发生变化，特别是当从直升机模式向飞机模式过渡时，旋翼产生的下洗流会发生显著变化，这将影响旋翼与固定翼的升力，从而影响飞行器的整体动力学特性。这种复杂的动力学特性变化，要求飞行控制系统能够在不同飞行模式下准确控制飞行器，确保其过渡过程的平稳性。 在当前的控制技术中，单一系统模型已不足以满足倾转旋翼机的控制精度要求，因此采用了一种切换系统来建模，该系统能够通过多模态刻画来反映不同飞行模式的动力学特征。而有限时间切换控制技术则是一种先进的控制方法，它可以为倾转旋翼机在特定时间内完成平稳过渡提供理论保障和控制策略。 本文提出的有限时间切换控制方法，是基于平均驻留时间方法开发的。驻留时间方法是一种控制理论，它关注的是系统状态随时间变化的平均行为，并且通过调整系统参数来控制这种变化。平均驻留时间方法特别适合于描述和控制切换系统的行为，因为它能够在系统切换期间，对于不同模态下的系统行为进行整合和评估。 所提出的切换控制策略，在仿真结果中证明了其有效性，可以使得倾转旋翼机在过渡过程中实现有效且快速的平稳转换。这种控制策略的关键点在于，它能够准确把握倾转旋翼机的动力学变化，并在有限时间内稳定飞行控制系统的状态。这一点对于确保飞行安全、提高飞行效率以及增强飞行器的操纵性能来说至关重要。 关键词中的“倾转旋翼机”指的是这种新型飞行器，“切换系统”代表了用于描述其不同飞行模式的系统模型，“驻留时间方法”是用于分析和设计控制策略的理论工具，“有限时间镇定”则是指系统状态能够在有限的时间内达到并保持在目标状态的能力。 通过研究倾转旋翼机过渡飞行模式的有限时间切换控制，本研究不仅拓展了航空器控制理论的范畴，也为实际的飞行控制实践提供了新的解决方案。这将有助于提高倾转旋翼机在各种飞行条件下的性能，特别是在需要快速模式转换的场合，如军事侦察、应急救援和城市空中交通等。同时，这一研究也为未来可能的航空器设计提供了新的思路，可能引领航空技术的进一步革新。

最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）是一种在机器学习领域广泛应用的模型，尤其在时间序列预测中表现出色。它通过最小化平方误差来求解支持向量机问题，相比于原始的支持向量机，计算速度更快且更容易处理大规模数据。在本项目中，黏菌算法（Slime Mould Algorithm, SMA）被用来优化LSSVM的参数，以提升预测精度。 黏菌算法是一种受到自然界黏菌觅食行为启发的生物优化算法。黏菌能够通过其分布和信息素浓度的变化寻找食物源，该算法在解决复杂的优化问题时展现出良好的全局寻优能力。在本案例中，SMA被用于调整LSSVM的核参数和正则化参数，以达到最佳预测性能。 评价模型预测效果的指标有： 1. R2（决定系数）：衡量模型拟合度的指标，值越接近1表示模型拟合度越好，越接近0表示模型解释变量的能力越弱。 2. MAE（平均绝对误差）：平均每个样本点的预测误差的绝对值，越小说明模型的预测误差越小。 3. MSE（均方误差）：所有预测误差的平方和的平均值，同样反映模型预测的准确性，与MAE相比，对大误差更敏感。 4. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，也是误差的标准差，常用于度量模型的精度。 5. MAPE（平均绝对百分比误差）：预测值与真实值之差占真实值的比例的平均值，适合处理目标变量具有不同尺度的问题。 项目提供的代码文件包括： - SMA.m：黏菌算法的实现代码，包含算法的核心逻辑。 - main.m：主程序，调用SMA和LSSVM进行训练和预测。 - fitnessfunclssvm.m：适应度函数，评估黏菌算法中的个体（即LSSVM参数组合）的优劣。 - initialization.m：初始化黏菌个体的位置，即随机生成LSSVM的参数。 - data_process.m：数据预处理模块，可能包含数据清洗、归一化等操作。 - 使用说明.png、使用说明.txt：详细介绍了如何运行和使用该项目，包括数据加载、模型训练和预测等步骤。 - windspeed.xls：示例数据集，可能是风速数据，用于演示模型的预测能力。 - LSSVMlabv：LSSVM工具箱，提供了LSSVM模型的实现和相关函数。 通过对这些文件的理解和使用，学习者可以深入理解LSSVM的工作原理，掌握黏菌算法的优化过程，并了解如何利用这些工具进行时间序列预测。同时，该模型的评价指标和代码结构为其他类似预测问题提供了可参考的框架。

HTML5时间轴是一种用于展示序列事件的交互式设计元素，常用于新闻报道、项目管理、历史事件呈现等场景。在本资源中，包含了两种不同样式的时间轴源码：timeline2和timeline1，分别对应纵向和横向的时间轴布局，旨在帮助开发者更方便地创建具有视觉吸引力的时间线效果。 一、纵向时间轴（timeline1） 纵向时间轴通常从上至下展开，以垂直方向展示事件的顺序。这种布局适合空间有限或者需要清晰地展现时间顺序的情况。源码可能包含以下核心组成部分： 1. CSS样式：定义时间轴的基本样式，包括时间轴线、节点、时间戳和事件内容的样式。可能会使用伪元素如`:before`和`:after`来创建线条和箭头效果。 2. HTML结构：包括一个主容器元素，用于容纳一系列的时间轴项（如`