工具变量 (IV) 是一种常用的从观测数据进行因果推断的技术。 在实践中，IV 引起的变化可能是有限的，这会导致对因果效应的估计不准确或有偏差，并使该方法对政策决策无效。 我们通过将从候选外生数据构建工具变量的问题制定为机器学习问题来应对这一挑战。 我们提出了一种称为 MLIV（机器学习工具变量）的新算法，它允许从样本数据中同时执行工具学习和因果推断。 我们提供了正式的渐近理论，并展示了我们的估计量在非常一般的条件下的根 n 一致性和渐近效率。 对现实世界数据的模拟和应用表明，该算法非常有效，显着提高了从观测数据进行因果推断的性能。

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这里多变量约束 MPC 示例是为搅拌釜React器开发的，如 Camacho 和 Bordons P.144、P174 的“模型预测控制”中详述。 该模型也更改为状态空间模型，然后基于此进行控制。 希望这将有助于潜在的 MPC 学生为多变量和受约束情况开发 MPC 模型。 也可以运行不受约束的情况。 一旦熟悉该文件，这应该是显而易见的。

导数双变量问题之函数构造

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利用滑模的思想设计了一种单变量滑模控制器，滑模控制本质上是一种非线性控制，它可以根据系统当前的状态有目的地不断变化，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动，具有快速响应和强鲁棒性的特点。

微信开发的ASP资源少，这个可以获取用户的信息，返回 jsonp数据，用ASP解析，可以ASP中直接调用，存于ASP中的 session中。使用时只需填写weinkey文件中的APPID和开发者密码就可。调用直接调用f.asp。需要微信公众号里面设置域名为用户授权域名，及JS权限