包括了SUMO充电站的使用方法、规则路网的生成等内容。

抽象的 人们通常会在这里度过很多美好的时光。 人类一直在不懈努力，力求做到舒适与简单相结合。 这就是我们最终以“智能家居”概念结束的原因。 在这个项目中，我们实施基于物联网的家庭自动化和安全管理。 该框架的特点是方便但又安全。 该系统使用移动通信设备，该设备可使用低功耗访问智能手机。 它是低浇铸的，但安全可靠。 UNO Arduino微控制器或MEGA Arduino微控制器是中央处理单元。 它处理了所有建议的系统。 在该项目中，气体传感器，火灾传感器，雨水传感器，温度传感器，IP摄像机，红外灯，运动传感器，水传感器，超声波传感器，LDR，障碍传感器和PIR传感器以及安全系统均用于安全目的。 根据微控制器接收到的传感器信号，传感器将通过GSM模块将消息发送到移动台，从而向业主警告在家中存在未授权用户。 关键字词 UNO Arduino，Mega Arduino，气体传感器，火灾传感器，雨水

在colab环境下实现，如果想使用cpu的话 自己换一下device的代码就可以了

使用OpenCV部署yolov8检测人脸和关键点，包含C++和Python两个版本的程序，只依赖opencv库就可以

使用再生龙制作linux系统镜像

alexnet.mlpkginstall，解压后用matlab打开alexnet.mlpkginstall，（我的是2021a，低一点版本也能用，matlab7.1之类太低了就不知道了）（可以放在matlab的工作目录中）打开后会让你注册一下matlab，（不需要正版）注册安装后就可以使用训练好的网络（非正版也可以用）。苹果分类数据集中用到了已经训练好的AlexNet网络来做特征提取，需要这个包，否则可能需要训练一个编解码器来做特征提取，太麻烦。

使用统一的驱动脚本入口 每个公司都会有多个产品，本框架可以容纳多个项目，每 个项目使用统一的驱动入口，执行时由驱动程序读取相应的数据文件和VBS脚本文件和输出测试报告。 使用对象库编程 框架使用UFT自带的对象库编程的方法进行识别对象，对象库编程比描述性编程方便、简单、高效，能真正实现脚本与对象分离，但相对移植性较差。本人推荐使用对象库编程，对于对象属性改变的问题可以使用Set 变量=对象的方法，方便日后维护

为了从其衰变乘积的三个动量的三重矢量乘积测量一个spin-1介子的螺旋度，需要一个有关衰变幅度的强相位的信息。 本文以a1（1260）介子为例，提出了一种从W→ντ（→νa1（→π∓π∓π±）的介子矩的三元矢量积中提取强相信息的方法。 ））过程，其中从电弱理论先验已知a1螺旋度。 此过程的优势在于，来自τL-衰减的高度增强的a1-介子具有几乎最大的螺旋不对称性，因此最能反映强相。 我们回顾一下W→ντ（→νa1）过程中a1介子螺旋度的理论计算。 接下来，我们以一种便于研究a1介子螺旋不对称性的方式来公式化极化a1介子的微分衰减率。 最后，我们介绍了提取有关强相信息的方法，并在大型强子对撞机中评估了其可行性。

我们报告了核子等矢量轴向，标量和张量电荷的晶格QCD计算。 我们的计算是在两个2 + 1风味合奏上执行的，这些合奏是在物理介子质量和晶格间距分别为a≈0.116和0.093 fm时使用2-HEX涂抹的Wilson-clover动作生成的。 我们使用了多种源漏分离方式-粗谱系中的8个值范围大约为0.4至1.4 fm，细谱系中的3个值范围为0.9至1.5 fm，这使我们能够对激发态效应进行广泛的研究。 使用不同的分析和拟合策略。 为了确定重归一化因子，我们使用非扰动的Rome-Southampton方法，并比较RI'-MOM和RI-SMOM中间方案以估计系统不确定性。 我们的最终结果是在MS方案中以2 GeV计算的。 张量和轴向电荷的不确定度约为4％，gT = 0.972（41）和gA = 1.265（49）。 由于对中间重归一化方案的选择和晶格间距的依赖性更大，因此所得标量电荷gS = 0.927（303）具有更大的不确定性。

创建一个可停靠的CDialogBar可以像CDialog一样添加控件 实现相应功能