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循迹小车是基于自动引导机器人系统，用以实现小车自动识别路线，以及选择正确的路线。智能循迹小车是一个运用传感器、单片机、电机驱动及自动控制等技术来实现按照预先设定的模式下，不受人为管理时能够自动实现循迹导航的高新科技。对于初学者来讲，循迹小车是很适合新手实践的STM32项目，在目前众多的电子竞赛，如电子设计竞赛、工程训练赛、智能竞赛中均会出现循迹小车或与小车相关的比赛。循迹小车一般包含车体结构设计，驱动电路设计，程序设计三个部分。

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matlab实现变异系数法求权重代码，输出结果包括变异系数法所求得的权重以及利用该权重对对象进行打分。直接替换程自己的数据集即可运行

使用4-dκ-Minkowski空间的自然星积，研究具有四次相互作用且交换极限与通常的ϕ4理论一致的各种κ-Poincaré不变标量场理论。 κ-庞加莱不变性迫使动作中涉及的积分成为扭曲轨迹，从而为建模κ-Minkowski空间的非交换（C *-）代数定义了Kubo-Martin-Schwinger（KMS）权重。 在所有场论中，扭曲都对2点函数产生不同的平面单环贡献，而这些贡献最多是UV线性发散的。 其中一些理论没有UV / IR混合。 在其他情况下，UV / IR混合在异常零外部力矩下对2点函数的非平面贡献显示出来，而在非零外部力矩下保持有限。 讨论了这些结果以及相对于量子空间代数的KMS权重触发可观代数上KMS状态出现的可能性。

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变权排序法对汽车企业生存能力影响因素权重的确定，秦飞虎，，本文在参考国际通用的沃尔评分系统的基础上，结合汽车行业的经济特点，确定了影响汽车企业生存能力的三大因素。这三大因素并无数

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蜜蜂CNN模糊进化深度学习算法（人脸识别，智能优化算法，MATLAB源码分享） 在训练阶段之后，可以使用进化算法拟合深度学习权重和偏差。 这里，CNN用于对8个人脸类别进行分类。 在CNN训练之后，创建初始模糊模型以帮助学习过程。 最后，CNN网络权重（来自全连接层）使用蜜蜂算法训练，以自然启发的方式进行拟合（这里是蜜蜂的行为）。 可以将数据与任意数量的样本和类一起使用。 请记住，代码的参数是根据数据进行调整的，如果要替换数据，可能需要更改参数。 图像数据大小为64*64，2维，存储在“CNNDat”文件夹中。 因此，重要的参数如下： “numTrainFiles”=您必须根据每个类中的样本数量来更改它。 例如，如果每个类有120个样本，那么90个就足够好了，因为90个样本用于训练，而其他样本用于测试。 “imageInputLayer”=图像数据的大小，如[64 64 1] “fullyConnectedLayer（完全连接层）”=类的数量，如（8） “MaxEpochs”=越多越好，计算运行时间越长，如405。 “ClusNum”=模糊C均值（FCM）聚类数，如3或4很好