本文深入探讨了电力系统动态状态估计的两种方法：扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。文章首先介绍了这两种滤波技术的基本原理和算法流程，接着通过实例分析和数值模拟，比较了它们在电力系统状态估计中的性能差异。此外，文章还讨论了如何根据电力系统的具体特点和需求，选择最合适的滤波方法。本文旨在为电力工程师和研究人员提供有关动态状态估计的实用指南，并推动相关领域的进一步研究和发展。 适用人群：电力工程师、控制系统研究人员、卡尔曼滤波技术爱好者 使用场景：电力系统状态监测、故障诊断、系统控制与优化 电力系统、动态状态估计、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波

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1.1.1 设计任务 通过cache对映射机制的工作原理和逻辑功能的理解，运用logisim仿真cache的映射机制和实现cache基本功能的控制器电路。 1.1.2 功能要求 运用SROM或存储器实现能支持cache基本功能时钟控制电路设计与调试。模拟cache直接映射。实现原数据与cache现有数据的比较及更新，实现多行的输出。采用logisim软件设计仿真和调试完成。 1.2 总体设计 1.2.1 总体设计原理 cache的原理机制。由于主存的取存速度较慢，通过cache高速的取存速度提高总体的取存速度。cache的硬件组成通常为SROM，容量通常为主存的1/2的若干次方倍。存储机制,取存时，通过特定的算法，将指定的块区全部移到cache中，取存时，若主存区号与cache相同，则命中；否则，则不命中，通过算法决定是否更新cache的内容

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2011年最新课程设计，本人现读大三，刚刚结束的课程设计ASP.NET课程设计之学生论坛系统，有很多不足的地方，望大家多提意见。

基于中科视拓的Seetaface6编译 编译环境 Windows 10 22H2 + VS 2019 + Cmake + VC++14（运行的时候需要电脑里需要有VC++14的库） 编译了完整的官方原版功能： "人脸检测"、"5点特征点"、"68点特征点"、"活体检测"、"五官遮挡检测"、"年龄检测"、"性别检测"、"口罩检测"、"眼睛开闭检测"、"清晰度评估"、"明亮度评估"、"分辨率评估"、"姿态评估"、"人脸完整性评估"、"人脸跟踪"、"人脸识别" 编译了CPU和GPU两个版本。可以直接离线使用 Windows 10系统下可正常调用。 GPU版本是基于CUDA12编译的。安培架构之前的显卡可以使用。也就是30系显卡之前的显卡。 Github源码：https://github.com/SeetaFace6Open/index 官方文档：https://github.com/seetafaceengine/SeetaFaceTutorial 另外需要正常使用还需要下载官方的模型，总计14个模型。 https://pan.baidu.com/share/in