NUCLEARRKTSNOWFLAKE 的智能交通模型 (SMT) 红绿灯是我们交通基础设施的重要组成部分。 他们努力为车辆和行人最大限度地提高交叉路口的安全性和效率。 然而，缺乏预测能力会导致红绿灯对交通流量产生负面影响。 与计时装置或车辆传感器一起工作的红绿灯缺乏对动态交通情况做出React的能力。 这些缺点会导致驾驶员沮丧并危及车辆和行人的安全。 智能交通模型 (STM) 是一种对交通流采用预测建模的算法。 该模型旨在与红绿灯结合使用，预计在不久的将来会被广泛采用的车辆通信基础设施。 智能交通模型将： 增加交通流量。 减少燃料使用。 增加安全性。 减少通勤时间。 智能交通模式将直接造福于司机和行人。 使用智能交通模型，驾驶员应该不会因交通信号灯时间不佳而感到沮丧。 司机还应该注意到他们的通勤时间和燃料使用情况有所改善。 从宏观来看，燃料使用量和通勤时间的减少将有利于消费者

以方向盘角度和纵向速度为输入的 2DOF 车辆运动学模型

时间序列分析和预测：用电量模型 概括： 在美国东部的各种相关公用事业集团内，通过互连电网区域开发电力消耗的时间序列分析和预测。数据来自州际输电公司PJM Interconnection LLC的Kaggle（ ）。 数据整理： 数据以各种.csv文件的形式下载，使用pandas加入pandas DataFrame中，并根据开销的PJM Interconnect公司中不同公用事业组织的重叠年份（6年）进行汇总。每个公用事业公司每小时以兆瓦每小时的价格下载数据，然后每天，然后每周汇总。 探索性数据分析 每年都有季节性，这表明冬季和夏季的用电量都有所增加，用电量的峰值和谷值很少出现（很可能与不可预见的事件如极端天气事件有关）。在整个6年的分析期间，数据似乎保持平稳，这是通过对dicky-fuller检验进行分析而得出的。 训练-测试数据集 数据的前5年用于训练模型，数据的6年用于测试集。 造型

This is the mnist onnx model which is converted from pytorch model.

Spiking Neuron Models - single neurons, populations, plasticity _ W.Gerstner,_W.M.Kistler 计算神经科学专著之一，学习spiking neuron 的好书。作者GERSTNER是个牛人。

提取对象清单 接收由 grunt-convertautodesktothree 生成的 JSON 并将其转换为清单文件。 可以生成嵌套和平面结构。 用法 执照 麻省理工学院，有关详细信息，请参阅 。

Hopenet is an accurate and easy to use head pose estimation network. Models have been trained on the 300W-LP dataset and have been tested on real data with good qualitative performance. Pre-trained models: 300W-LP, alpha 1

SWAT模型（2005版）源代码快速查看手册， 由CMADS 工作组整理发布，适用于开发及模拟排错。

汽车：Model Y标续版发售点评-Model Y将成现象级爆款，豪华车市场格局有望重塑.pdf

20210711-兴业证券-电力设备新能源行业周报：欧盟2035年起禁售燃油车，大陆新推出Model_Y性价比较高.pdf