fddm fddm提供了函数dfddm() ，该函数使用不同的方法来近似包含无限和的PDF来评估Ratcliff扩散决策模型（DDM）的密度函数（或概率密度函数，PDF）。 我们对DDM的实现具有以下参数： a ϵ（0，∞） （阈值分离）， v ϵ（-∞，∞） （漂移率）， t 0 ϵ [0，∞） （非决策时间/响应时间常数）， w ϵ（0，1） （相对起点）， sv ϵ（0，∞） （漂移的试验间变异性）和sigma ϵ（0，∞） （基础维纳过程的扩散系数）。 安装 您可以使用以下方法从安装发行的fddm版本： install.packages("fddm") 以及来自的开发版本： # install.packages("devtools") devtools :: install_github( " rtdists/fddm " ) 例子 作为一个初步的例子，我们将适应DDM将数据

特点： 适用于 centos7.x 已经编译为二进制 对老版本的关键二进制文件sshd、sftp、scp、openssl进行了备份 升级前，自动打开一个端口为2222的老版本的sshd服务，你可以连接那个2222的服务，以防死翘翘。 对sshd_config进行了调教，确保root用户可以登录sshd服务 使用： 下载附件安装包。首先zip解压（因为博客园只接受zip等格式的文件），得到一个gzip压缩的tar包。 将解压后的tar包上传到要升级的centos7.x服务器上。 使用root（或su、sudo）权限，解压安装。 安装：shell下执行解压后得到的Setup_v1.4.1.sh即可。如下图所示：

内容概要：本文深入解析了一个区域综合能源系统的规划模型，涵盖冷热电联供系统的设备选型、成本优化及约束条件设定。首先介绍了数据预处理方法，将8天的冷热电负荷数据扩展为全年数据，并进行归一化处理。接着详细解释了设备建模部分，如燃气三联供系统的效率分段函数以及设备间的协同关系。目标函数方面，不仅考虑了设备的投资成本，还包括运行燃料成本，并引入了时间权重来处理不同时段的价格差异。约束条件涵盖了供电缺口、冷量平衡、供气管道限制等多个方面。最后，利用CVXPY和Gurobi求解器进行了优化求解，并提供了详细的可视化结果展示。 适合人群：从事能源系统规划的研究人员和技术人员，尤其是对冷热电联供系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解区域综合能源系统规划模型的设计思路和实现细节的人群。目标是帮助读者掌握从数据预处理到模型求解的完整流程，理解如何通过数学模型优化能源系统的配置和运营。 其他说明：文中提供的代码片段展示了关键步骤的具体实现，附带详尽的注释，便于理解和复现。此外，还讨论了一些常见的陷阱和优化技巧，如设备低负荷运行效率下降、冷热电负荷单位换算等问题。

MMC整流器平均值模型simulink仿真，19电平，采用交流电流内环，直流电压外环控制，双二阶广义积分器锁相环，PI解耦环流抑制器，调制方式为最近电平逼近调制，完美运行。 波形一二为直流侧电压电流，波形三四分别为主控制器及环流抑制器输出调制信号。 本文所涉及的MMC（模块化多电平转换器）整流器平均值模型Simulink仿真研究，是电力电子领域中的一个重要课题，其研究内容具有较高的技术价值和实际应用前景。 MMC整流器作为一种新型的高压直流输电技术，以其模块化、灵活性、高效率等优点，在电力系统中扮演着越来越重要的角色。本文通过构建19电平的MMC整流器平均值模型，在Simulink环境下进行仿真研究，探讨了交流电流内环与直流电压外环的控制策略，以及双二阶广义积分器锁相环和PI解耦环流抑制器的应用。 交流电流内环控制是保证整流器输出电流稳定性的重要环节，它能够快速响应外部负载变化，实现对电流的精确控制。而直流电压外环控制则关注的是维持直流侧电压的稳定，这对于连接电网和直流负载之间起到关键的稳压作用。两者共同作用，形成了一个多环反馈控制体系，为保证整流器的稳定运行提供了坚实的基础。 双二阶广义积分器锁相环（DSOGI-PLL）技术的应用，解决了在复杂电网环境下，对电网电压频率和相位的准确跟踪问题。DSOGI-PLL具有快速响应和高精度的特点，使得整流器能够在电网电压出现畸变或不平衡的情况下，仍然保持较好的相位跟踪性能。 再者，PI解耦环流抑制器的引入，有效地抑制了模块间产生的环流。环流的出现会对MMC整流器的性能造成负面影响，甚至可能导致设备损坏。PI解耦控制策略能够减少环流的波动，提高整体系统的运行效率和稳定性。 此外，文中提到的最近电平逼近调制策略（NLM），是一种高效的调制技术，它能够将参考信号与最近的电平进行匹配，以减少开关次数和开关损耗，提高整流器的效率。 仿真结果显示，通过上述控制策略和调制方法，所构建的19电平MMC整流器模型能够在Simulink环境下实现稳定和精确的运行。波形一二显示了直流侧电压和电流的输出情况，而波形三四则分别代表了主控制器和环流抑制器输出的调制信号。这表明模型在控制策略的辅助下，能够对电流动态进行有效的调整，并实时反馈至调制系统，达到预期的控制效果。 本文所列的文件名列表暗示了该研究内容的丰富性和多维度，如“整流器平均值模型仿真利用交流电流内环和.doc”等，显示了该研究不仅包含了理论分析和仿真模型的设计，还可能涵盖了相关的技术文档和实验结果。这些文件为深入理解MMC整流器的工作原理、控制策略及其在实际中的应用提供了宝贵的资源。 MMC整流器在未来的电网中将会扮演更加关键的角色，本文的研究对于推动该技术的发展具有重要的理论和实践意义。通过先进的控制策略和仿真技术，可以进一步提升MMC整流器的性能，为电力系统的稳定和高效运行提供有力的技术支持。

利用COMSOL软件构建石墨烯/钙钛矿太阳能电池的光电耦合仿真模型。首先阐述了石墨烯和钙钛矿材料在太阳能电池领域的优势及其结合的意义。接着，重点讲解了模型的建立方法，包括材料属性设置（如介电常数、电子和空穴迁移率）和光电耦合机制的描述。文中还深入分析了代码逻辑，解释了每段代码背后的物理意义，特别是光子与电子间的相互作用过程。最后展示了仿真的结果与分析，探讨了光电耦合机制的关键参数（如光子传播路径、电势分布、电流密度），并对其未来发展进行了展望。 适合人群：从事新能源材料研究的专业人士，尤其是对石墨烯和钙钛矿材料感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解石墨烯/钙钛矿太阳能电池光电耦合机制的研究人员，旨在为其提供理论支持和技术指导，帮助他们掌握建模技巧并优化实验设计。 其他说明：本文不仅提供了详细的建模步骤，还强调了理解物理背景的重要性，鼓励读者在实践中不断探索和创新。

《Fanuc R-2000iC-210F机器人三维模型详解》 在当今的自动化领域，工业机器人扮演着至关重要的角色，而Fanuc作为全球知名的机器人制造商，其产品广泛应用于汽车制造、电子组装、物流搬运等多个行业。其中，Fanuc R-2000iC-210F是一款性能卓越、应用广泛的机器人，它的三维模型对于设计师、工程师和研究人员来说，是进行方案设计、仿真分析和系统集成的重要工具。 让我们来深入了解一下Fanuc R-2000iC-210F这款机器人。R-2000iC系列是Fanuc公司的大型六轴关节机器人，210F则表示其最大负载能力为210千克，臂展可以覆盖广阔的工作范围，适用于重物搬运和大型部件的装配。这款机器人的特点在于其高精度、高速度以及出色的稳定性，能够在严苛的生产环境中保持高效运作。 提供的三维模型文件“Fanuc R-2000iC-210F.igs”是一种通用的三维模型格式，IGES（Initial Graphics Exchange Specification）是数据交换的标准格式，能够兼容多种CAD软件，如AutoCAD、SolidWorks等。用户可以通过这些软件对模型进行详细的观察、测量和修改，以便于在实际项目中对机器人的运动轨迹、工作空间以及与周边设备的配合进行精确规划。 同时，压缩包内包含的“R-2000iC_210F设计安装图纸.pdf”提供了详尽的设计和安装指导。这份图纸涵盖了机器人的结构设计、安装位置、连接接口、电缆布线等方面，对于设备的安装、调试和维护人员来说，是不可或缺的参考资料。通过这些图纸，可以确保机器人系统的安全、高效运行，避免因安装不当导致的问题。 此外，“R-2000iC 样本.pdf”则是Fanuc官方提供的样本手册，包含了产品的技术参数、功能特性、操作指南以及常见问题解答等内容。这是一份全面了解和掌握R-2000iC-210F机器人的关键资料，对于使用者来说，无论是初学者还是经验丰富的工程师，都能从中获取宝贵的信息。 总结起来，这套Fanuc R-2000iC-210F的三维模型及相关文档，不仅为设计者提供了直观的视觉参考，也给工程实施人员带来了实际操作的指导。通过这些资源，我们可以更深入地理解和运用这款先进的工业机器人，提高生产效率，优化工艺流程，推动智能制造的发展。在实际应用中，结合仿真软件进行动态模拟，还能进一步验证设计方案的可行性和安全性，减少实物试验的风险和成本。因此，掌握并利用好这些资料，对于提升企业的技术实力和竞争力具有重要意义。

基于混合决策的完全自适应分布式鲁棒框架：Wasserstein度量的多阶段电力调度策略,基于混合决策与Wasserstein度量的完全自适应分布式鲁棒优化模型：应对风电渗透下电网调度挑战的研究,基于混合决策的完全自适应分布鲁棒 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改

由于对有源声纳的工作性能有重大影响，海洋混响是水下声学中的重要问题。 本文基于射线理论提出了统一的底部混响模型，该模型可以计算单，双基地混响强度，并解释深水混响的产生过程。 首先在该模型中使用网格方法，方法是将底部散射体划分为多个网格。 然后根据每个网格上产生的散射信号的确切时间计算混响。 由于精确的到达时间，因此与经典模型相比，该模型可以提供更准确的结果，在经典模型中，散射体通常被视为圆环或椭圆形环。 将数值结果与从南海深水实验收集的具有不同接收距离和深度的混响数据进行了比较。 模拟和实验结果总体上吻合良好。

2025电赛基于航空大数据的航班延误预测与航线优化系统_航班数据采集_航班延误分析_航线规划_航空公司运营优化_旅客出行建议_实时航班监控_历史数据分析_机器学习预测模型_深度学习算法_大数据.zip 航空运输业作为全球交通系统的重要组成部分，近年来在大数据技术的推动下，已经实现了从传统运营方式向智能运营方式的转变。在此过程中，航班延误预测与航线优化系统成为了研究热点，它们通过分析历史数据与实时数据，不仅为航空公司提供运营优化建议，也为旅客提供了更合理的出行方案。 该系统的核心在于通过大数据技术进行航班数据的采集与处理。数据来源包括但不限于飞行器通讯寻址与报告系统(ACARS)、飞机通信寻址与报告系统(ADS-B)、飞行管理系统(FMS)和多种在线数据服务。这些数据被整理并录入到中心数据库中，为后续的数据分析提供原始素材。 在航班延误分析方面，系统通常会利用历史数据分析和机器学习预测模型来识别导致延误的常见原因，如天气条件、技术故障、空中交通控制和机场容量等。通过应用深度学习算法，系统能够学习并识别出数据中的复杂模式，并提高预测的准确性。这些模型可进行实时监控和历史数据分析，以此来判断某次航班延误的可能性，并给出预测结果。 航线规划是该系统的重要组成部分，它涉及到根据历史数据和当前航班状态对航线进行优化。系统会综合考虑飞行效率、成本、乘客满意度等因素，通过优化算法对航线进行调整，以减少航班延误，提高航班正点率和整体运营效率。 航空公司运营优化是系统的目标之一。通过对航班延误的深入分析，航空公司能够制定出更加合理的航班计划和应对策略，减少因延误造成的损失，提高服务质量。同时，实时航班监控功能使得航空公司能够快速响应航班运行中的各种状况，确保航班安全、高效地运行。 对于旅客出行建议而言，系统能够根据航班的实时状态和预测信息，为旅客提供最合适的出行计划。这不仅能够帮助旅客避免不必要的等待和转机，还能够提升他们的出行体验。 整个系统的设计和实施涉及到多种技术手段和方法，其中机器学习和深度学习是核心技术。机器学习模型通过不断地训练和学习，能够对复杂的数据集进行有效的分析和预测。而深度学习算法更是通过模拟人脑神经网络，能够处理和识别数据中的高级特征，为航班延误预测提供更深层次的见解。 最终，航班延误预测与航线优化系统将大数据技术、机器学习和深度学习算法有机结合，为航空业提供了一套全面的解决方案。这不仅有助于提升航空公司的运营效率和服务水平，也能够为旅客提供更加便捷和舒适的出行体验。

200dpi扫描 超清晰 Dale Rogerson写的Inside COM是COM(组件对象模型)的唯一经典书籍，Inside COM这本书是我最喜爱的书，也是启蒙我的书，用词幽默简单，这本书可以让程序员建立起大强的软件模型的观念，透过研究COM其实可以更清楚了解C++的本质与哲理。 其实COM无所不在，当你使用DirectX或其他所谓的第三方控件简化软件设计，你就已经在使用COM了，只要你能懂COM，你将会发现你学习及他的软件技术会觉得很容易，因为Inside COM里面的观念不是只适用于COM。 一起跟随Dale Rogerson这位COM大师的脚步，来学COM吧