为了有效地感知物联网环境下的网络安全状况，提出了一种基于免疫的物联网环境安全态势感知（IIESSA）模型。 在IIESSA中，给出了关于自身，非自身，抗原和检测器的一些正式定义。 根据记忆检测器抗体浓度与网络攻击活动强度之间的关系，提出了基于人工免疫系统的物联网环境下安全态势评估方法。 然后根据上述评估方法获得的态势时间序列，提出了一种基于灰色预测理论的安全态势预测方法，用于预测下一步物联网环境将遭受的网络攻击活动的强度和安全态势。 实验结果表明，IIESSA为感知物联网环境的安全状况提供了一种新颖有效的模型。

基于改进神经网络ADRC的永磁同步电机闭环控制仿真模型与传统自抗扰PMSM的比较研究,传统ADRC与改进神经网络ADRC的永磁同步电机闭环控制仿真模型 传统自抗扰PMSM：采用二阶自抗扰的位置电流双闭环控制 改进RBF自抗扰ADRC：自抗扰中状态扩张观测器ESO与神经网络结合，对ADRC中的参数进行整定 有搭建仿真过程的参考文献及ADRC控制器建模文档 ,关键词：传统ADRC; 改进神经网络ADRC; 永磁同步电机; 闭环控制仿真模型; 二阶自抗扰; 位置电流双闭环控制; 状态扩张观测器ESO; 神经网络; 参数整定; 仿真过程; ADRC控制器建模文档。,基于神经网络优化的ADRC在永磁同步电机控制中的应用与仿真研究

物联网被认为是第四次工业革命（称为工业4.0）的关键支持技术之一。 在本文中，我们将机电组件视为系统组成层次结构中的最低级别，它将机械结构与将机械结构转换为向其环境提供定义明确的服务的智能（智能）对象所需的电子设备和软件紧密集成。 为了将此机电一体化组件集成到基于IoT的工业自动化环境中，需要在其之上需要一个软件层，以将其常规接口转换为符合IoT的接口。 我们称为IoT包装器的这一层将传统的机电组件转换为工业自动化产品（IAT）。 IAT是在针对制造业领域的这项工作中专门开发的物联网模型的关键要素。 该模型与现有物联网模型进行了比较，并讨论了其主要区别。 提出了一种模型到模型的转换器，以将旧的机电一体化组件自动转换为IAT，准备将其集成在基于IoT的工业自动化环境中。 UML4IoT配置文件以领域特定建模语言的形式使用，以自动执行此转换。 使用C和Contiki操作系统的工业自动化产品的原型实现证明了该方法的有效性。

Dream-Interpreter模型下载，包括VLM模型、Jags-VectorMagic等

计算机组成与原理是计算机科学与技术专业的核心基础课程，它主要研究计算机硬件系统的结构与工作原理。简单模型机设计则是这门课程中的一个重要实践环节，旨在通过设计和实现一个简化版的计算机系统来加深对计算机组成原理的理解。模型机的设计通常需要综合运用计算机体系结构、数字逻辑、微处理器原理以及编程等多个领域的知识。 本项目的设计通常包括以下几个阶段： 首先是对简单模型机的基本概念进行学习，包括计算机体系结构的五大部分：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备。其中，运算器负责完成数据的运算处理，控制器则是整个计算机的指挥中心，负责解析指令和控制数据流。存储器用于保存数据和指令，输入设备和输出设备则分别负责将外界信息输入到计算机和将计算结果输出。 设计者需要了解并掌握数字逻辑基础，即逻辑门、触发器、计数器等基本数字电路元件的特性和工作原理。这些都是构建计算机硬件的基本元素，也是实现模型机设计的基石。 接着，设计者需要熟悉模型机设计的具体要求和规范。这一部分通常会涉及到计算机指令集架构的设计，即确定哪些指令模型机能够执行，以及它们如何表示和执行。此外，还需要设计模型机的内存组织，包括地址空间的划分、指令与数据的存储方式等。 随后，设计者需要使用适当的工具来实现模型机的设计。Logisim-evolution是其中一款常用的电子逻辑模拟软件，可以用来设计和模拟简单的计算机系统。通过这个软件，设计者可以绘制电路图，验证逻辑设计的正确性，并对模型机进行调试。 在实现阶段，模型机设计文档是不可或缺的，它记录了整个设计过程中的所有细节，包括系统架构、指令集、控制逻辑以及任何关键设计决策。文档的撰写需要准确、清晰，便于后续的评审和维护。 模型机设计完成后，需要对其进行测试和验证。这一阶段通常需要编写测试程序，通过运行测试程序来检查模型机是否能够正确执行各种指令，并确保系统的稳定性和性能满足预定要求。 综合以上内容，简单模型机的设计与实现是一个全面的工程项目，它不仅能够加深对计算机硬件组成原理的理解，还能够锻炼实践能力和解决实际问题的能力。通过从零开始搭建一个计算机系统，设计者将能够对计算机科学与技术有一个更为直观和深刻的认识。

内容概要：本文深入探讨了在电池管理系统中使用戴维南模型结合FFRLS（带遗忘因子递推最小二乘法）和EKF（扩展卡尔曼滤波算法）对电池参数和SOC（荷电状态）进行在线联合估计的方法。文章首先介绍了戴维南模型作为电池等效电路的基础，随后详细解释了FFRLS和EKF两种算法的工作原理及其优势。通过实际案例展示，证明了该方法能有效提升电池寿命、安全性和电动汽车的续航能力。最后，文章还提供了Python伪代码，帮助读者理解具体的实现步骤。 适用人群：从事电池管理系统研究的技术人员、电动汽车领域的工程师、对电池管理和状态估计感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要对电池状态进行精准监测和管理的应用场合，如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高电池的使用寿命、安全性能和系统的可靠性。 其他说明：本文不仅提供了理论依据和技术细节，还通过实际案例验证了方法的有效性，为相关领域的进一步研究和发展提供了有价值的参考。

本文详细介绍了在Android端部署自定义YOLOV8模型的全流程，包括环境准备、模型训练与测试、模型转换（pt2onnx、onnx2ncnn）、Android Studio配置、模型调用及自定义部署方法。文章基于ncnn-android-yolov8开源项目，提供了从数据集准备到最终调试的完整步骤，适合对YOLO有一定了解但需要移动端部署指导的新手。同时，文中还包含了常见问题的解决方案和DIY方法，帮助读者更好地理解和应用YOLOV8模型。 在Android端部署YOLOV8模型是一个涉及多个步骤的复杂过程，本篇文章将这一过程分解为清晰易懂的阶段，详细指导读者从零开始到成功部署。文章介绍了环境准备的重要性，包括安装必要的软件库和工具，如Python、PyTorch、ncnn等，这些都是运行YOLOV8模型不可或缺的基础。 接下来，文章详细阐述了YOLOV8模型的训练和测试流程。这一步骤对于模型的性能至关重要，需要准备相应的数据集并对其进行标注，然后使用合适的参数进行模型训练，并通过测试来验证模型的准确性。文章指出了选择合适的数据集、优化训练参数以及评估模型性能的方法。 文章继续介绍了模型转换过程，这对于模型能在Android设备上运行是必要的。转换过程包括从PyTorch模型格式(.pt)到ONNX模型格式(.onnx)的转换，以及进一步将ONNX模型转换为ncnn格式。这些转换步骤确保了模型的兼容性与执行效率。 在Android Studio的配置部分，文章详细介绍了如何设置开发环境，包括导入必要的源码、库和资源文件。这一环节涉及到Android NDK的配置，以及如何正确配置项目以便加载和运行ncnn库。 此外，文章深入讲解了如何调用YOLOV8模型进行图像识别和处理。这部分内容包括了编写代码来加载模型、处理图像输入、进行模型推理以及解析输出结果。作者还分享了如何自定义部署方案以适应特定的应用场景和需求。 文章最后提供了一些常见问题的解决方案，以及如何进行DIY调试的方法。这些内容能够帮助新手更好地理解YOLOV8模型，并且能够灵活应对在实际部署过程中遇到的问题。 整体而言，本篇文章对于那些已经对YOLO模型有所了解，但需要将其部署到Android平台上的开发者来说，是一份宝贵的参考资料。它不仅涵盖了从训练到部署的完整流程，而且通过提供详细的步骤指导和问题解决方案，极大地降低了入门的难度，提升了成功部署的几率。

基于GADF（Gramian Angular Difference Field）、CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）的齿轮箱故障诊断方法。首先，通过GADF将原始振动信号转化为时频图，然后利用CNN-LSTM模型完成多级分类任务，最后通过T-SNE实现样本分布的可视化。文中提供了具体的Matlab代码实现，包括数据预处理、GADF时频转换、CNN-LSTM网络构建以及特征空间分布的可视化。实验结果显示，在东南大学齿轮箱数据集上，该方法达到了96.7%的准确率，显著优于单一的CNN或LSTM模型。 适合人群：从事机械故障诊断的研究人员和技术人员，尤其是对深度学习应用于故障诊断感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要对齿轮箱进行高效故障诊断的应用场合，如工业设备维护、智能制造等领域。目标是提高故障检测的准确性，减少误判率，提升设备运行的安全性和可靠性。 其他说明：该方法虽然效果显著，但在实际应用中需要注意计算资源的需求，特别是在工业现场部署时，建议预先生成时频图库以降低实时计算压力。

内容概要：本文介绍了纯电动汽车两档AMT（Automated Mechanical Transmission）变速箱的Simulink模型设计与实现。该模型旨在模拟和分析纯电动汽车的传动系统，具体包括两档AMT的换挡策略和换挡过程仿真。模型支持自动换挡和手动换挡两种模式，并对换挡过程中离合器的接合与分离、齿轮的啮合与脱开等进行了精确仿真。此外，模型附带了详细的文档和注释，帮助用户理解模型的构建原理、参数设置和运行结果。 适合人群：从事纯电动汽车研究的技术人员、高校相关专业师生以及对汽车传动系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究纯电动汽车传动系统的性能、能效和驾驶体验；②分析不同工况下换挡过程的动力传递、能量损失和换挡时间等关键指标；③为实际车辆设计提供理论依据和技术支持。 其他说明：该模型基于Simulink平台构建，具有高度的真实性和可靠性，未来还可进一步优化以适应更多车型和工况需求。

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