webgme-gridlabd WebGME中gridlab-d的元模型，可视化和模型生成器。 本文档介绍如何使用WebGME建模环境来创建，导入，更新和呈现（序列化）Gridlab-D模型（GLM格式）。 注意：本文档并没有描述Gridlab-D的工作原理，而只是描述WebGME界面如何导入，创建和渲染GLM文件。 对于特定Gridlab-D对象类型的特定属性的含义有疑问的用户，请参阅 。 目录： SimulateWithGridlabD 模拟测试 SimulateTESCluster 从头开始创建Gridlab-D模型 WebGME界面 webgme界面允许可视化地创建和编辑模型，其中webgme界面的顶层（ROOT）可以包含模型，并且每个模型都表示一个GLM（网格模型）。 注意：由于WebGME界面旨在以图形方式建模和表示GLM文件，因此单个GLM文件可以包含的辅助

基于GME的元建模方法，GME是范德尔大学开发的一款非常棒的开源建模工具，如果你真的掌握了它的使用精髓，那么它会助你在模型驱动领域有一个质的飞跃。

《深度探索 C++ 对象模型(简体中文版)》，英文名：《Inside The C++ Object Model》，作者 Stanley B.Lippman，翻译：侯捷。

模型的封装 当设计的saber仿真系统比较大时，为使系统各部分功能清晰直观，可以采用层次化设计方法，将具有莫一功能的原理图封装起来用一个symbol代替 下面以三相电源的封装为例说明层次化的设计方法

氢被视为从基于矿物燃料的经济向可再生，可持续经济过渡的关键因素。 氢气可直接用作能量载体或用作将CO2还原为合成烃的原料。 氢可通过电解将水分解成氧气和氢气来产生。 本文概述了三种主要的电解技术：酸性（PEM），碱性（AEL）和固体氧化物电解（SOEC）。 提供了现有电解槽和商业供应商的更新列表。 最有趣的是，如果有的话，还会给出商用设备的具体价格。 尽管在过去的几十年中PEM技术取得了长足的发展，但最大，最高效的电解槽仍然是碱性的。 因此，期望该技术在向氢社会的过渡中起关键作用。 提供了碱性电解槽中各组分的详细说明和该过程的分析模型。 分析模型允许调查不同操作参数对效率的影响。 具体而言，分析了温度对电解质电导率的影响，进而对效率的影响。 发现在65°C-220°C的碱性电解槽的典型工作温度范围内，效率变化高达3.5个百分点，分别在65°C和220°C时从80％增至83.5％。 。

Yoshua Bengio 等人基于学习器适应新分布的速度提出一种元学习因果结构，假设新分布由干预、智能体动作以及其它非稳态（non-stationarity）导致的稀疏分布变化引起，由此得出“正确的因果结构选择 会使学习器**更快地适应修改后的分布**”。该假设的研究将“适应修改后分布的速度”作为元学习的目标，表明“这可用于决定两个观测变量之间的因果关系”。研究结论的价值即特点和优势发现是，分布变化无需对应标准干预，学习器不具备关于干预的直接知识。因果结构可通过连续变量进行参数化，并以端到端的形式学得。研究探讨了想法的如何应用，来满足“独立机制 以及 动作和非稳态 导致的 机制内微小稀疏变化 ”的假设。

凯拉斯·明斯特 概述 我们将建立一个识别手写数字图像（MNIST）的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 依存关系 现在，我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下： 张量流（1.5.0） 凯拉斯（2.1.4） 烧瓶（0.12.2） h5py（2.7.1） 您可以使用以下命令同时安装所有这些： pip3 install tensorflow keras Flask h5py 卷积神经网络 在机器学习中，卷积神经网络（CNN，或ConvNet）是一类深层的前馈人工神经网络，已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络，它明确假设输入是图像，这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型：卷积层，池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构

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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。这个为简化版，只有AEB验证