根据汽车轮胎与路面的附着特性及电动轮驱动系统的特点,提出了电动轮汽车驱动轮对应最大附着系数的滑移率实时识别方法。该方法利用包括车轮驱动转矩和转速在内的车轮动力学参数表达轮胎与路面之间的附着特性。通过计算其导数变化来检测车轮滑转状态,从而获得最大附着系数所对应的滑移率。通过仿真及实车试验对本文方法进行了验证,结果表明其可实时准确地判断车轮是否打滑,并输出最佳滑移率及最大附着系数。

图像 'img' 应具有从 0 到 255 的整数值。 'optimalThreshold' 保存找到的阈值。 'J' 包含的值准则函数。

我们通过一个案例研究来说明，回归预测是预测运动成绩的最佳方法。 通过从巴西最著名的体育网站之一获得数学家对一级足球晋升的预测，我们表明，当我们期望回归均值时，进行贝叶斯更新会产生误导。 专家未能意识到结果越极端，预期的回归就越大，因为极高的分数表示非常幸运的日子。

有时，某些文本注释的确切位置并不重要。 这就像 TEXT（包括属性调用）一样工作，只是没有指定 X、Y 位置。 子例程 TSCAN（从 Matlab LSCAN 例程修改而来）自动放置文本，优先放置下/左角。

一种应用 于 电 荷 放 大 器 中的 新型积 分 电 路 及 其最 佳参数 设计 方 法，应 用 此 方 法设 计的积 分 电 路 与 电荷 放大器 相配 接可 显 著 地提 高 测量 振 动 速 度 及 位移 的 精 度。 无 源 积 分 电 路 的 频 率 响 应 及 误 差、新型 积分 电 路 及 其 最佳 参 数设 计、速 度 与 位移 归 一 化 电 路 设 计

用opencv+vs2013做的迷宫求解程序，能自动标记迷宫的最佳路线，附图。opencv的环境需自己配置。

CytoSPACE：scRNA-seq数据到空间转录组学数据的最佳映射 CytoSPACE是一种新颖的计算策略，用于在空间转录组（ST）测量可能包含多个细胞的贡献的情况下，将单细胞转录组分配给原位空间转录组数据。 我们的方法通过基于线性编程的优化例程将基于相关的成本函数最小化，从而解决了单个像元/点分配问题。 该存储库包含用于实现和评估我们的方法的代码以及一个应用该方法的案例研究。 我们方法的关键创新是： 与常规方法相比，CytoSPACE在单个细胞水平上解剖给定组织中细胞的空间组织。 由于我们的方法从scRNA测序数据中绘制了单个细胞，与可用的空间转录组学技术相比，每个细胞中都有大量的基因被测序，因此我们的方法显着改善了重建组织的基因覆盖率。 我们的方法不需要有关细胞类型和细胞状态的先验知识。 主要实现是作为Python 3软件包。 要查看SpatialDE的用法示例，请继续

阿里云cassandra技术架构及最佳实践

钙钛矿双神经元网络分类 所讨论的算法旨在使用机器学习预测策略来促进高，稳定和高效性能的双钙钛矿太阳能电池的开发。 为了优化材料成分，制定设计策略并预测DPSC的性能。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件 脚本中使用的软件或软件包的列表，使用前可能需要这些列表。 Python最新版本 提示-安装软件包 大熊猫 脾气暴躁的 Matplotlib 西皮 门捷列夫 斯克莱恩 凯拉斯 Helvetios-执行培训的集群 介绍 钙钛矿是具有与称为钙钛矿的钙钛氧化物（CaTiO3）的矿物相似的晶体结构的材料。 钙钛矿化合物的通式为ABX3。 其中“ A”，“ B”是不同大小的阳离子，其中A是两者中最大的阳离子，“ X”是最常作为氧化物的阴离子。 它是最丰富的结构家族之一，存在于多种具有广泛特性，

噪声图用于评估世界各地城市的噪声水平。 产生噪声图的方法主要有两种：一种是通过对周围环境（例如交通流量，建筑物分布等）的理论模拟来产生噪声图；另一种方法是通过对周围条件的理论模拟来产生噪声图。 另一个是使用来自噪声监控器的实际测量数据来计算噪声水平。 当前，文献主要集中在考虑更多因素，这些因素在基于噪声测量生成噪声图的过程中，在理论模拟和插值方法期间影响声音传播。 尽管在仿真过程中考虑了许多因素，但噪声图必须通过实际的噪声测量来校准。 因此，获得噪声数据的方式对于产生和校准噪声图都是重要的。 但是，很少有文献提及有关在放置指定数量的噪声传感器时确定正确的监视位置并给出由它们产生的数据所产生的噪声图的偏差的规则。 在这项工作中，利用矩阵灰色绝对关联度理论，我们计算出了最精确的噪声表面与内含指定数量的噪声数据的不同内插值之间的关系度。 我们发现，用噪声数据的不同组合绘制的曲面产生的关联度最高，而精确度最高。 然后，我们在总数中确定最低的一个，并计算出在制作噪声表面时将其排除在外的相应偏差。 以相同的方式处理左噪声数据，我们一一找出了左数据中最不重要的数据。 通过这种方法，我们优化了大约2