针对MSSM的弦理论构造使我们能够确定一些可能与LHC的测试有关的常规属性。 它们源于压实的几何结构和超维空间中场的位置。 在异构MiniLandscape的框架内，我们提取了一些有关超对称模型构建的通用课程。 其中一种是基于海市rage楼调解和扩展的超对称残差的SUSY分解的特定模式。 这导致了前两个夸克和轻子家族的重标量的频谱分裂，并且压制了高庚野犬，顶级伴侣和希格斯玻色子的质量。 这些模型表现出某种特定形式的隐藏超对称性，与希格斯玻色子的质量以及所有目前可用的实验约束相一致。 最令人信服的情况是基于大型强子对撞机运动学范围内的精密量具耦合统一。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

https://github.com/cagery/unet-onnx/tree/main 开源链接下载不了原始模型unet_carvana_scale1_epoch5.pth，使用git lfs下载也提示报错，最后各种找资源找到了，上传一份，供大家测试使用

使用LSTM-ARIMA模型进行混合预测，ARIMA做线性部分的预测，LSTM做非线性部分

开源语音识别模型whisper.cpp库的使用demo

根据ITSS和CMMI关键指标和要求编写，包含了具体的指标要求、实施建议、访谈问题及访谈记录，帮助专业人员顺利完成相关调研工作

python方法【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师，还是企业界的探索者，这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白，还是寻求更高层次进阶的资深人士，这里都有您需要的宝藏。不仅如此，它还可以作为毕设项目、课程设计、作业、甚至项目初期的立项演示。 【人工智能的深度探索】 人工智能——模拟人类智能的技术和理论，使其在计算机上展现出类似人类的思考、判断、决策、学习和交流能力。这不仅是一门技术，更是一种前沿的科学探索。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络的应用、自然语言处理、语言模型、文本分类、信息检索等领域。更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码，助您从理论走向实践，如果您已有一定基础，您可以基于这些源码进行修改和扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用这些资源，与我们一起在人工智能的海洋中航行。同时，我们也期待与您的沟通交流，共同学习，共同进步。让我们在这个充满挑战和机遇的领域中共同探索未来！

matlab实现CTRV模型的扩展卡尔曼滤波的代码，里面有详细解释和如何运行代码。

图 4.3 有限元模型中的网格划分情况 （3）网格控制 有限元模型的建立就是划分网格的过程，网格划分情况见图 4.3。网格划分是 定义各部分几何模型的材料属性和单元类型，并控制网格密度生成能精确求解相 关问题的有限元网格。 如图 4.3所示，网格属性说明如下： 压电元件：PLANE13 (2号单元类型)、材料PZT-4+、PZT-4- 。 前辐射头：PLANE42 (1号单元类型)、材料硬铝。 后质量块：PLANE42 (1号单元类型)、材料黄铜。 预应力螺栓：PLANE42 (1号单元类型)、材料 45＃钢。 流体内边界上单元：FLIUD29 (3号单元类型)、材料水0。 中间部分流体：FLIUD29 (4号单元类型)、材料水0。 流体外圆边界线：FLIUD129 (5号单元类型)、材料水1。 网格密度控制，流体中的网格划分，要对应分析的频率上限fH的波长， 定网 格密度，一般每个波 据具体计算问题而 要的单元太多，计算量过大时，可适当减少分网格的密度。有时 为了 通过对较小频率范围分段建模分析来解决。 （4） 数量等等。 本例 确 长要分 20段以上。其实分多密为好，要根 定，求解问题需 兼顾几何模型的尺寸及有限元网格的密度，很可能造成单元数过大，如果是 由于频率范围太宽（fL下限频率决定几何模型的大尺度、fH上限频率决定有限元模 型的网格高密度），可以 网格规模查验 利用下拉菜单的 LIST命令，查验网格规模，包括节点数量、单元 分析中有限元模型包括 28415个单元、28752个节点。

网球造型 网球建模资料库，用于我的硕士论文。 特别感谢Stratagem公司（ ）。 Stratagem的网球建模项目启发了该项目。 此项目中使用的某些功能是从其存储库中复制的。 在使用Stratagem代码的文件中，您可以在页面顶部找到“（c）Stratagem”。