该文件包含使用 Simscape 构建的反铲臂模型。 液压驱动系统，包括泵、阀门和液压缸，驱动斗杆和铲斗。 对三维机械系统进行建模，包括臂关节和铲斗连杆。 此提交中的示例展示了如何对自定义液压阀进行建模、调整控制器和物理系统参数，以及如何从整个模型生成 C 代码。 请阅读 README.md 文件以开始使用。 使用上面的“从 GitHub 下载”按钮获取与最新版 MATLAB 兼容的文件。 使用下面的链接获取与早期版本的 MATLAB 兼容的文件。 对于 R2020b： https : //github.com/mathworks/Simscape-Backhoe-Arm/archive/20.2.2.9.zip 对于 R2020a： https : //github.com/mathworks/Simscape-Backhoe-Arm/archive/20.1.2.8.zip 对于

在这种情况下，惯性振荡是通过另一种方法来模拟的，即隐式方法。

基于Fortran的时域边界算法，可用于动力学计算、如波动问题、裂纹扩展问题等等。

北理工《编译原理与设计》资料—— 1）教材答案 2）乐学测验答案 3）往年考题 4）全面的学习笔记 详情见：https://blog.csdn.net/weixin_50836014/article/details/125687455

菌素 phygnn （fi-geon | ˈfi-jən）名词。 物理学指导的神经网络 一只稀有的神话鸟 物理学指导的神经网络的这种实现通过通用的损失项增强了传统的神经网络损失功能，该损失项可用于指导神经网络学习物理或理论约束。 phygnn使科学软件开发人员和数据科学家能够轻松地将机器学习模型集成到物理和工程应用程序中。当将纯数据驱动的机器学习模型应用于科学应用时，例如当机器学习模型产生物理上不一致的结果或难以推广到样本外场景时，此框架应有助于缓解一些经常遇到的挑战。 有关phygnn类框架的详细信息，请参见 例如，使用phygnn架构进行回归，分类甚至GAN应用，请参见 在国家可再生能源实验室（NREL），我们使用phygnn框架来补充传统的基于卫星的云属性预测模型。当传统的机械模型失效时，我们使用phygnn预测云的光学特性，并使用基于张量的完整辐射传递模型作为物理损耗函数，将预测

新版本Python3.5基础教程，从零入门必备，新书

为更好地在自然地理学野外实践教学中贯彻以学生为本的教学理念，提出利用GIS技术开发探究式自然 地理野外实习平台系统。该系统变革了传统的理论验证型和认知型实习模式，提高了学生实习的自主性和能动 性。对探究式自然地理实习平台系统需求进行了分析，并根据该需求，对平台系统框架和功能进行了设计，对研 制该系统的核心技术进行了深入研究，最后以庐山自然地理野外实习为例，对该系统进行了验证。验证结果表 明该平台系统能够提高实习质量，增强学生学习自主性，具有重要的应用推广价值。

BUGS是Bayesian inference using gibbs sampling的缩写）和WinBUGS。BUGS软件最初于1989年由位于英国剑桥的生物统计学研究所（Biostatistics the Medical Research Council, Cambridge, United Kingdom）研制的，现在由这个研究所和位于伦敦的S.t Mary's皇家学院医学分院（the Imperial College School of Medicine）共同开发。BUGS的运行以MCMC方法为基础，它将所有未知参数都看做随机变量，然后对此种类型的概率模型进行求解。它所使用的编程语言非常容易理解，允许使用者直接对研究的概率模型作出说明。软件中的MCMC分析部分采用Fortran语言编写，相关的编程语言设计非常有效。BUGS主要的目的是解决对完全概率模型的MCMC分析，BUGS软件包适用于计算机的各种操作平台。

一个简单的应用程序，用于使用简单的气体动力学方程计算可压缩空气动力学变量。 它是为等熵流、正激波、斜激波、范诺线流和瑞利线流插入气体动力学表的有用替代品。 **只做了粗略的测试！ 当心错误！

设计了Si 衬底上Ge 薄膜共振腔增强型光电探测器的器件结构，理论计算了上下反射镜Si/SiO2的对数、吸收区Ge薄膜的厚度、有源区面积等参数对器件的外量子效率、带宽等性能的影响。当器件上下反射镜Si/SiO2的对数分别为2 和3，Ge 薄膜的厚度为0.46 μm ，器件的台面面积小于176 μm2 时，探测器在中心波长1.55 μm 处的外量子效率达到0.64，比普通结构提高了30 倍，同时器件的带宽达到40 GHz。