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智能电网技术的不断发展，为家庭能量管理系统（HEMS）提供了新的研究方向。针对HEMS，提出了一种基于尖峰电价的家庭用电设备最优控制算法，该方法使用层次分析法（AHP）对可调整用电设备的综合满意度进行评估，建立以满意度最高和满意度与费用兼顾为目标的数学模型，同时考虑家庭分布式电源及储能设备对家庭用电的影响，帮助用户满足电力公司在需求响应时段的约束条件的同时，获取最满意、舒适的控制策略。最后通过案例仿真验证所提出的控制算法的实用性和有效性。

EN.553.738高维近似，概率和统计学习最终项目 关查理，胡志明，张杰@约翰·霍普金斯大学 在这个项目中，我们探索三种不同的非线性降维/流形学习算法：Isomap，局部线性嵌入（LLE）和扩散图/ Laplacian特征图。 我们在数据集上对这些算法进行基准测试，例如经典的瑞士卷，虹膜，MNIST和神经元尖峰数据。 我们还将它们与主成分分析（PCA）进行比较，后者是一种线性降维算法。 最后，我们有一个使用扩散图的演示来分析氢二聚体的玩具分子动力学模拟的自由能态。 要运行任何基准测试/演示，请启动相应的脚本： python filename.py 。 您可以编辑每个脚本中每个算法中的超参数，例如投影维和相邻算法的数量。 先决条件 脚本要求： 数据集 Swiss Roll和Iris数据集是从sklearn.datasets包生成的。 我们下载了亚·莱卡的网页的数据库MNIST。 神经

尖峰神经网络Verilog代码实现

我们考虑电传感系统网络中的振荡活动如何取决于空间 具有地形连接的神经场模型的数值模拟表明，空间尺度是γ波段神经振荡的非常重要的决定因素。 此外，对于不同的长度标度值，确定了地形反馈和前馈对频谱功率的贡献，从而支持了通过减小​​反馈空间扩展来增强频谱功率的结论。 如果前馈是全局的，也会发生这种增强。 但是，当前馈为地形时，振荡会饱和至稳定状态。 简而言之，仅靠地形反馈就可以使系统随空间尺度调节伽马活动，而在前馈中引入地形对振荡几乎没有影响。