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

基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制

在傍轴近似条件下建立了OPO的数学模型,通过引入三波混频中时间与空间关系,采用分步傅里叶算法模拟了纳秒级脉冲和连续光波在谐振腔内的三波混频过程。理论模型中考虑了不同频率光波之间的色散关系,可以在高转换效率情况下分析不同泵浦脉冲功率、脉冲时长、腔镜透反射比以及不同种子光输入等情况下的输出波形、功率以及OPO阈值等特性。实验中采用掺杂Mg O的周期性极化铌酸锂晶体(Mg O∶PPLN)为非线性介质,在输入1.06μm泵浦激光脉冲能量为0.4 mJ时,产生3.8μm闲频光超过0.07 mJ输出,与数值模拟结果0

应用于仿真参数样本量的确定，设计了拉丁超抽样程序以及抽样界面，并且做了数据归一化，方便使用。

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具有APB-BFM的DAC和ADC模型的UVM验证 这是一个小组项目。 具有APB BFM（总线功能模型）的UVM验证，已连接到两个只读DAC和两个只读ADC从器件。 该序列生成地址，并允许驱动程序告诉BFM选择哪个从站。 随后，四个监视器和记分板记录每个从站的测试结果。 top.sv顶部模块，包括测试，序列项，定序器和驱动程序 seq.svh序列 bfm_env.svh总线功能模型作为环境 intf.svh dac介面 adc_intf.svh adc接口 dac.sv给定的dac adc.sv给定的adc monitor1.svh DAC1监视器 monitor2_dac.svh DAC2监视器 monitor1_adc.svh ADC1监视器 monitor2_adc.svh ADC2监视器 记分板1.svh DAC1记分板 scoreboard2_dac.svh DAC2记分