内容概要：该文章介绍了专门为廉价而普及的水下机器人（ROV）BlueROV2设计的仿真环境。此仿真平台构建于MATLAB和Simulink之上，并整合了Fossen方程以详尽表述机器人的运动动力学、流体动力学与缆绳模型等多个方面。为了验证模型，团队进行了多项实验以确保模型参数准确，并展示了通过仿真验证过的用于海底基础设施（如风力涡轮机单桩基础结构）检测的控制方案。案例研究中使用的控制器为滑模控制器。整个模拟平台对未来的ROV控制算法研究提供了基准。 适用人群：机械工程专业的师生，海洋科学研究人员，水下无人装备的研发技术人员以及有兴趣探索开源水下机器人技术和仿真的个人。 使用场景及目标：① 提供了一款面向控制领域的科研工具用于水下机器人行为研究；② 展示了如何设计并检验水下航行器的位置控制和轨迹跟踪能力，特别是在环境中存在干扰的情况下。案例研究表明，使用该仿真工具可以在实验室环境中重现实际水下探测场景，并验证控制算法的有效性。 其他说明：文章详细解析了蓝鲸级ROV的软硬件配置细节，探讨了模型设计中的关键因素（如附加质量效应）、验证实验的具体流程和案例研究中应用的实际效果等。同时开放源码为

地球带有蓝色光晕，清晰度很高，并且有自动旋转脚本，可以随意控制昼夜分布

基于扩展卡尔曼滤波算法的车辆质量与道路坡度精准估计模型及Matlab Simulink实现,基于扩展卡尔曼滤波算法的车辆质量与道路坡度精确估计模型及应用研究,基于拓展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计 车辆坡度与质量识别模型，基于扩展卡尔曼滤波，估计曲线与实际误差合理。 先用递归最小二乘法（RLS）质量识别，最后利用扩展卡尔曼坡度识别（EKF）。 附带对应文档21f 备Matlab simulink模型 2019以上版本 ,车辆质量估计;道路坡度估计;扩展卡尔曼滤波;递归最小二乘法;Matlab simulink模型,基于扩展卡尔曼滤波的车辆坡度与质量联合估计模型

内容概要：本文详细探讨了基于时间到碰撞（TTC）和驾驶员安全距离模型的自动紧急制动（AEB）算法在Carsim与Simulink联合仿真环境下的实现方法和技术要点。文中介绍了AEB算法的核心模块，包括CCR M、CCRS、CCRB模型，二级制动机制，逆制动器模型和控制模糊PID模型。同时，阐述了TTC和驾驶员安全距离模型的具体应用及其重要性，并强调了Carsim与Simulink联合仿真的优势，即通过整合车辆动力学和控制系统建模，实现了对AEB系统的闭环仿真。此外，还讨论了法规测试场景的搭建技巧，如CNCAP和ENCAP标准的应用，以及一些常见的调试经验和注意事项。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注AEB系统设计与仿真的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解AEB系统工作原理的研究人员和技术开发者，旨在提高AEB系统的性能和可靠性，确保自动驾驶汽车在复杂交通环境下能够安全有效地避免碰撞。 其他说明：文中提供了多个代码片段和模型示例，帮助读者更好地理解和实践AEB算法的设计与优化。同时，作者分享了许多个人实践经验，包括常见错误和解决方案，有助于初学者快速掌握相关技能。

资料列表： 首篇综述:A Survey on Multimodal Large Language Models.pdf 微软最全综述:Multimodal Foundation Models From Specialists to General-Purpose Assistants.pdf 多模态大模型作为人工智能领域的前沿技术，近年来获得了广泛的关注和研究。这些模型通过整合来自不同数据源的信息，旨在实现更加丰富和准确的分析与预测。本综述将从两篇论文出发，对当前多模态大模型的发展进行深入探讨。 论文"A Survey on Multimodal Large Language Models"聚焦于多模态大语言模型的发展现状和挑战。多模态大语言模型通常指的是能够处理文本、图像、声音等多种类型数据的大型语言模型。这些模型通过融合多种数据源的信息，不仅能够处理单一模态的任务，还能够理解并生成跨越不同模态的内容。论文深入分析了现有的多模态模型架构，如Transformer和BERT的多模态扩展，以及它们在具体应用中的表现，例如在图像字幕生成、视频问答和跨模态检索等方面的应用。此外，论文也探讨了多模态大模型训练过程中所面临的挑战，包括数据的多样性和复杂性、模型的可解释性、计算资源的需求以及跨模态对齐问题等。 接着，"Multimodal Foundation Models From Specialists to General-Purpose Assistants"这篇综述则着重于多模态基础模型的演变，从专业的单一任务处理者向通用的多模态助手的转变。这些模型致力于提供更加泛化的学习能力，以便于在一个统一的框架下处理多种任务。微软在这篇综述中展示了其在多模态基础模型方面的研究成果和展望。论文探讨了构建这样的模型所面临的挑战，包括如何设计能够同时处理文本、图像和其他类型数据的通用架构，如何开发高效的数据预处理和表示学习方法，以及如何在保证性能的同时，实现模型的轻量化和可部署性。此外，这篇综述还预测了未来多模态基础模型的发展趋势，比如通过元学习技术提升模型的适应性和泛化能力，以及如何利用生成模型来创造更加逼真的多模态内容。 在实际应用层面，多模态大模型的发展为各行业带来了深远的影响。在医疗领域，这些模型能够辅助医生进行疾病诊断，通过分析患者的历史数据和医学影像，提供更加精确的诊断建议。在汽车自动驾驶系统中，多模态大模型能有效整合来自摄像头、雷达和激光扫描等多种传感器的信息，以实现更安全、更可靠的驾驶决策。在用户交互界面设计中，多模态模型能够为用户提供更为自然和直观的交互体验，如通过语音和触摸反馈来控制智能设备。 随着多模态大模型技术的不断进步，其潜在的应用领域也在不断扩大。但是，随之而来的伦理和隐私问题也需要得到重视。例如，这些模型可能会涉及用户数据的隐私保护问题，以及在处理敏感信息时可能产生的偏见和歧视问题。因此，在推动多模态大模型发展的同时，还需要制定相应的法律法规和行业标准，以确保技术的健康发展和合理应用。 两篇综述论文不仅为我们展示了多模态大模型的最新研究成果和应用前景，同时也指出了在这一领域未来需要解决的重要问题。通过对这些关键问题的深入研究，我们可以期待多模态大模型将在未来的智能技术领域中扮演更加重要的角色，为人类社会带来更多的便利和进步。

智能车在决策与轨迹规划过程中使用的静态和动态风险场模型。静态风险场模型主要考虑车辆外形及其固有属性，采用椭圆模型来模拟车辆轮廓的风险，并通过MATLAB代码实现了椭圆参数随车辆尺寸动态变化的功能。动态风险场模型则关注主车和障碍车之间的相对速度、距离及方向等因素，利用相对速度计算模块进行实时评估。两者结合可以有效预测潜在碰撞风险，优化轨迹规划。文中还展示了将这两种风险场模型应用于实际场景的具体方法，如通过调整敏感度系数使规划路径更贴近人类驾驶习惯。 适合人群：对智能车技术感兴趣的科研人员、工程师及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于智能车的研发阶段，特别是涉及决策算法和轨迹规划的部分。目的是提高智能车的安全性和智能化水平，使其能够更好地应对复杂交通环境。 其他说明：文章提供了详细的MATLAB代码示例，便于读者理解和实践。同时强调了可视化工具对于模型调试的重要性。

内容概要：本文详细探讨了利用COMSOL进行声子晶体复能带模型的研究方法及其物理特性。首先介绍了复能带分析相较于传统能带计算的优势，特别是在处理缺陷或边界情况时能够揭示系统的衰减特性。接着具体讲解了如何在COMSOL中设置复波矢（包括实部和虚部）以及配置求解器以获得复数特征值的方法。文中还提到一些常见的陷阱，如单位一致性问题、求解器配置错误等，并提供了调试建议。此外，作者分享了一些实践经验，比如通过观察虚部变化曲线斜率来识别拓扑态转变点，强调了网格划分对于传播方向的重要性，以及材料损耗参数对结果的影响。 适合人群：从事声子晶体研究的专业人士，尤其是那些希望深入了解复能带模型及其应用的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟声子晶体内部行为的研究项目，特别是关注于带隙边缘局域态和拓扑态转变的应用场景。目标是帮助研究人员更好地理解和预测声子晶体的行为，从而为新型材料的设计提供理论支持。 其他说明：文中提供的MATLAB代码片段可以帮助读者快速上手COMSOL建模，同时避免常见错误。建议初学者从简单的模型开始练习，逐步掌握复杂结构的仿真技巧。

基于出行链的电动汽车负荷预测模型：考虑时空特性与多种场景的日负荷曲线预测,电动汽车预测一：基于出行链的电动汽车负荷预测模型 1、基于四种出行链，模拟电动汽车负荷预测模型，预测居民区、工作区以及商业区日负荷曲线 2、可以根据情况进行修改为出租车以及公交车 3、考虑电动汽车时间和空间特性 4、可以根据实际研究情况，修改参数，例如考虑温度和速度的每公里耗电量、考虑交通因素的实际出行时长等等 ,电动汽车负荷预测模型; 出行链模拟; 时间和空间特性; 耗电量参数; 交通因素。,基于多维度因素的电动汽车出行链负荷预测模型研究

在现代城市轨道交通系统中，地铁扮演着至关重要的角色，它是大城市中最为高效和快捷的公共交通方式之一。随着城市化进程的加快和人口密度的增加，地铁系统面临更加复杂的运行环境和更高的安全与舒适性要求。为此，地铁车辆的设计和制造越来越注重高性能的材料和先进的技术应用。其中，轮对轴箱作为地铁车辆的关键部件，其性能直接影响到整个车辆的运行稳定性和乘坐舒适度。 柔性轮对轴箱地铁模型的开发和应用是解决上述问题的重要途径之一。所谓柔性轮对轴箱，指的是能够适应不同运行条件和环境，具有较强适应性和可靠性的轮对轴箱。柔性设计能够减少轮对与轨道之间的冲击力，从而提升乘坐的舒适性和延长车辆的使用寿命。 随着计算机技术的发展，通过运用仿真软件进行分析和优化设计成为可能。ANSYS和Simpack是两款在工程领域广泛应用的仿真分析软件。ANSYS擅长于有限元分析，可以精确模拟物理场，包括结构、流体、电磁等；而Simpack则是一款专注于多体系统动力学仿真分析的软件。将ANSYS和Simpack结合使用，可以通过刚柔耦合技术对地铁车辆模型进行深入分析，这包括了柔性轮对轴箱与车体其他部件之间的相互作用和动态响应。 在本教程中，将深入探讨柔性轮对轴箱地铁模型的刚柔耦合分析方法。介绍地铁车辆柔性轮对轴箱模型的建立过程，包括材料属性的定义、几何模型的构建、网格划分和边界条件的设定等。接着，详细阐述使用ANSYS进行有限元分析的步骤和关键点，包括载荷施加、约束处理、求解过程以及后处理分析等。然后，将通过Simpack软件导入上述分析得到的柔性体模型，并构建整个地铁车辆的多体动力学模型，模拟车辆在轨道上的实际运动情况。 在进行刚柔耦合分析时，需要特别注意两者之间的数据交换和同步，以及动态条件下各个部件之间的力学行为。刚柔耦合分析不仅能够提供更加精确的应力应变分布，还能预测潜在的疲劳和磨损问题，为地铁车辆的结构优化和可靠性分析提供了强有力的工具。 本教程的目的是向工程师和研究人员展示如何利用ANSYS和Simpack软件进行地铁车辆柔性轮对轴箱的刚柔耦合分析，并通过实例来说明这一过程。教程内容不仅仅局限于软件操作的介绍，更加着重于分析方法和工程应用的深入理解。 教程中还将介绍如何运用相关软件进行参数化设计，以探索不同设计参数对轮对轴箱性能的影响，为实现个性化和优化设计提供支持。通过本教程的学习，参与者将能够熟练掌握柔性轮对轴箱地铁模型的刚柔耦合分析方法，并能够将其应用于实际的工程项目中。

**Google Play 应用内支付（In-app Billing V2 + V3）** Google Play 的应用内支付服务（In-app Billing）允许开发者在他们的应用程序中销售数字商品和服务，为用户提供便捷的购买体验，同时帮助开发者实现收入增长。In-app Billing V2 和 V3 是该服务的两个重要版本，它们为开发者提供了不同层次的功能和优化。 ### In-app Billing V2 知识点 1. **基础购买流程**：V2 引入了基础的购买和验证流程，用户在应用内点击购买按钮后，Google Play 商店会处理交易，然后返回购买凭证给应用。 2. **产品类型**：包括一次性购买（One-Time Products，如解锁新功能或内容）和订阅（Subscriptions，如定期更新的服务）。 3. **安全验证**：应用需要验证购买凭证的有效性，以防欺诈行为。 4. **沙箱环境**：开发者可以使用测试账户在沙箱环境中测试购买流程，确保在正式发布前的正常运行。 5. **库存管理**：开发者需在 Google Play 开发者控制台中管理商品库存，包括创建、编辑和删除产品。 6. **异步处理**：V2 版本中，购买操作是异步的，这意味着应用可以继续运行，而不会因网络延迟而阻塞。 ### In-app Billing V3 知识点 1. **扩展功能**：V3 在 V2 的基础上增加了更多功能，如支持更多类型的商品和服务，提高了用户体验。 2. **购买流程优化**：购买验证过程更快速，用户体验更加流畅，减少了购买过程中的用户流失。 3. **订阅管理**：V3 对订阅服务进行了改进，支持修改价格、暂停和恢复订阅，以及提供试用期。 4. **退款政策**：V3 强调了Google Play的退款政策，用户在购买后的一定时间内可以申请退款。 5. **安全升级**：加强了购买凭证的安全性，防止篡改和欺诈。 6. **库和API更新**：提供了新的 SDK 和 API，便于开发者集成和管理应用内支付。 7. **多语言支持**：适应全球市场，支持多种语言的显示和处理。 8. **更好的错误处理**：增加了更多的错误代码，使得开发者能更准确地识别和解决购买过程中出现的问题。 ### 实现与集成 1. **SDK 集成**：开发者需要将 Google Play Billing Library 添加到项目依赖，并按照官方指南进行配置。 2. **购买界面**：设计友好的购买界面，引导用户完成购买流程。 3. **处理交易**：监听购买事件，处理成功和失败的回调，以及进行必要的本地存储和状态同步。 4. **调试与测试**：使用 Google Play 开发者控制台提供的测试工具和测试账号，确保在各种场景下都能正常工作。 5. **合规性**：遵循 Google Play 的开发者政策，特别是关于隐私、内容评级和退款政策的部分。 6. **更新与维护**：保持对 Google Play Billing 最新版本的关注，及时更新以获取新功能和修复。 Google Play 的应用内支付系统为开发者提供了丰富的工具和平台，通过In-app Billing V2 和 V3，开发者能够更好地商业化他们的应用，同时也为用户提供无缝的购买体验。理解和熟练掌握这两个版本的特性对于开发和维护成功的 Android 应用至关重要。