LSCE_NEXT 允许使用与线性平方复指数 (LSCE) 方法耦合的自然激励技术 (NEXT) 来识别模态参数（频率和模态阻尼）。 该操作模式分析算法仅基于传感器的测量值，并且至少需要三个传感器。 这种方法非常适合在白噪声或环境激励的情况下的多自由度系统，特别是当激励无法测量时。 识别顺序的选择和物理极点的选择通过使用频率和阻尼收敛准则的稳定图来辅助。 有关更多信息，请运行示例文件“LSCE_NEXT_file_test.m”。
一些使用建议功能的作品可以在以下参考资料中找到： * B. 乔梅特和 JL。 Le Carrou，应用于音乐会竖琴的操作模态分析，机械系统和信号处理 56, 81-91, 2015。 * JL。 Le Carrou，A.Paté和B.Chomette，乐器演奏家对电吉他动力学的影响，美国声学学会杂志146（5），3123-3130，2019
2022-02-12 20:29:24
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所需的最低版本是Unity 5.6。 适用于Unity 2017、2018。
基于海洋社区： ：
HeadHunter（社区论坛用户）的第二次迭代： :
Laurent Clave（社区论坛用户）的第三次迭代： ：
海洋移动与船体优化于Unity 5，已在Android上进行了测试
面具系统将水隐藏在船内
我（Elias Tsiantas）的第4次迭代： :
大量的优化极大地提高了速度。
着色器重写和多个着色器块。
编辑器以新功能重写。
在此处获取更新： :
2022-02-11 13:30:23
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MENTOR最新的车载软件解决方案。MENTOR的工具链，软件包，系统，解决方案等的详细介绍。
2022-02-02 14:02:47
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使用 SDK 包名：@authing/nextjs
使用说明及问题反馈： https://forum.authing.cn/t/topic/601
SDK 项目源码： https://github.com/Authing/authing-nextjs
2022-01-30 16:01:52
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开重
作者： 彼得·门泽尔（Peter Menzel） 安德斯·克罗（Anders Krogh）
Kaiju是一个程序，用于从宏基因组DNA的全基因组测序中对高通量测序读段（例如Illumina或Roche / 454）进行分类分类。 使用NCBI分类法和来自微生物和病毒基因组的蛋白质序列参考数据库，将读物直接分配给分类单元。
该程序在描述 （开放访问）。
Kaiju可以在本地安装（请参阅下文），也可以通过。
有关所有版本的请参见的发行说明。
执照
版权所有（c）2015-2021 Peter Menzel和Anders Krogh
Kaiju是免费软件：您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可的条款（许可的版本3）或（根据您的选择）任何更高版本来重新分发和/或修改它。
发行Kaiju的目的是希望它会有用，但不作任何担保； 甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示
2022-01-10 21:10:54
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集成通信是智能工厂的核心，也是工业4.0和物联网（IoT）数字革命的关键要求。灵活的通信和快速的数据处理
速度提升连通信、工业物联网（IIoT）、HMI、SCADA和工厂分析解决方案的性能。基于OPC UA的Movicon.NExT
创新数据模型，有助于确保与任何设备或应用模块的最大本地连接性，同时不会影响安全性或性能。
2022-01-10 17:01:42
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