MobileNetv2 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 mobilenetv2.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型net = mobilenetv2(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 mobilenetv2 对图像进行分类标签 = 分类（净，我

世界模型LunarLanderContinuous-v2-with-PPO

在此 MATLAB 练习中，用户指定了人体声道的无损双管模型的面积和长度，MATLAB 练习计算了从声门到嘴唇的音量速度传递函数，其中反射系数为假定声门为 r_G（在范围-1 ≤ r_G ≤1 内），假定嘴唇的反射系数为 r_L，同样在范围-1 ≤ r_L ≤1 内。 用户指南的图 2.1 显示了这种双管模型（管长度和面积值为 l1 = 8 cm、A1 = 1 cm^2、l2 = 9 cm、A2 = 7 cm2），以及流程图从声门到嘴唇的复合系统的结构如图 2.2 所示。 这个 MATLAB 练习计算从声门到嘴唇的体积速度的传递函数，绘制体积速度传递函数（对数幅度谱），尽可能确定共振峰频率（中心频率和带宽）的位置，并打印它们到指定的 ascii 文本文件。 对 2 管模型频谱进行采样并转换为 2 管模型脉冲响应，该脉冲响应与周期性声门序列卷积并播放出来，以便用户可以听到使用双管模型产生的元

Ns3三份帮助文档，帮助您解决程序开发中遇到的各类问题！

SARIMAX模型 具有外生回归模型的季节性自回归综合移动平均线

复杂网络容量负荷模型MATLAB程序，原文用的美国西部电网uspowergrid，但是找不到相关文件，需要自己替换一个电网节点数据文件。文参考文献[Motter A E , Lai Y C . Cascade-based Attacks on Complex Networks[J]. Physical Review E, 2003, 66(6 Pt 2):065102.

介绍： 用于人类活动识别的LSTM-CNN模型第一个可穿戴的数据集是“ ，该包含30位受试者的记录，这些受试者在进行带有腰部安装式智能手机的嵌入式智能手机的同时进行日常生活（ADL）活动。 每个人都在腰上佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动。 从嵌入式加速度计和陀螺仪中，以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。 标签是通过视频记录的。 传感器信号通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采样。 通过从时域和频域计算变量，从每个窗口获得了561个特征的向量。 另一个可穿戴数据集是数据集，该数据集包含十名志愿者在执行12项常见活动时的身体运动和生命体征记录。 放置在对象胸部，右手腕和左脚踝上的传感器用于测量身体各个部位所经历的运动，即加速度，转弯速率和磁场方向。 置于胸部的传感器还提供2导联心电图测量，可

1.复制MenterKG.exe和MGLS.DLL（会提示替换原来的那个）到安装后文件夹D:\modeltech_10.0\win32，然后在安装文件目录下，双击MenterKG.exe生成licens.txt 保存（此处是txt不要改成dat）， 2,增加环境变量，将其加入环境变量MGLS_LICENSE_FILE中; 例如： 变量名： MGLS_LICENSE_FILE 变量值：D:\modeltech_10.0\win32\LICENSE.TXT ok

caffe官方example中C++接口的demo-classification的官方caffemodel以及相关参数文件。

使用MATLAB/Simulink基于模型设计的理念开发两轮自平衡乐高机器人，该文档详细介绍了虚拟仿真和实物控制的操作。