TMT-SysML模型 欢迎使用三十米望远镜SysML模型 TMT天文台公司目前正在开发30米望远镜（ ）系统。 与TMT相关的分析的主要目标是为不同的操作场景提供与状态有关的功率汇总，并证明设计，批量汇总和运营用例的持续时间分析均满足要求。 该系统的核心是具有492段，直径30米的主镜，全功能副镜和铰接三级镜的广角高空Ritchey-Chretien望远镜。 对准和定相系统是Shack-Hartmann（SH）波前传感器，负责TMT的整体自适应光学波前质量。 该模型是使用严格且自动化的SysML进行基于模型的系统分析的方法构建的。 该方法支持我们前面提到的那种系统分析，即需求验证。 该方法的严格性是通过建模方法建立的，该方法是INCOSE的面向对象系统工程方法（OOSEM）的扩展。 该扩展被称为可执行系统工程方法（ESEM），提出了一组分析设计模式，这些设计模式由各种SysML结构

潮汐模型驱动程序 （TMD） 工具箱在用户当前的 Matlab 中运行 安装。TMD允许用户访问特定的潮汐模型，输出谐波 常数（海面高度和洋流分量的振幅和相位; 和潮汐流椭圆属性），并进行潮汐预测。 TMD 2.5包括两个组件：（1）一组用于访问潮汐场和进行预测的脚本;（2）图形用户界面（GUI），用于快速浏览潮汐字段，放大感兴趣区域，并选择预测特定变量的点和时间范围。

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用Delegate的原因  Qt中当用到QTreeView和QTableView等用于显示item的视图时，你要编辑一个item用到的编辑工具可能是除了默认文字编辑lineEdit以外的工具，例如button，spinBox，甚至Slider,ProgressBar，也有可能是自定义的widget。所以Qt提供了一个委托类，用来处理View中的数据展示方式。

潜在的Web隐私模型 分片Web身份 Web的身份模型包括两种交互的浏览器功能的隐式结果： 每个域的状态，尤其是cookie ，它使一个eTLD + 1保持访问者身份的一致概念。 由于3p Cookie，iframe中的存储等原因，此标识扩展到了顶级网站。 浏览器中信息的传递，在网页上同时发生的各方之间（通过诸如DOM或JS中的共享状态，HTTP重定向或postMessage之类的机制）进行。 这种结合导致了广泛共享的跨站点身份，因此可以对个人的浏览活动进行网络范围的跟踪。 全局静态标识符（例如或类似人的浏览器提供或PII）也提供了通往全局身份的独立路径。 Cookie，指纹和其他浏览器状态的限制都旨在降低这种创建或访问全局身份的能力。 一方面，全球身份使人们能够编织一个人的大部分浏览历史记录的能力，这是当今网络关注的核心隐私问题。 通过限制开发人员可以使用的基本功能，浏览器可以很

Place365GoogLeNet 是在 Places365 数据集上训练的预训练模型，其底层网络架构与在 ImageNet 数据集上训练的 GoogLeNet 相同。 您可以使用网络阅读 句法净= googlenet net = googlenet('权重',权重) net = googlenet('Weights',weights) 返回在 ImageNet 或 Places365 数据集上训练的 GoogLeNet 网络。 如果权重等于“imagenet”，则网络具有在 ImageNet 数据集上训练的权重。 如果权重等于“places365”，则网络具有在 Places365 数据集上训练的权重。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 place365googlenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用

保守值法matlab代码种群耦合的最大熵模型 本文中介绍了模型 该存储库使您可以学习Matlab中的最小线性耦合和完整耦合模型。 然后可以计算文章中使用的预测。 脚本EXAMPLE.m中提供了示例。 警告 该代码使用.mex函数，从而使Matlab可以运行C代码。 .mex文件必须在运行脚本COMPILE_mex_files.m.的新计算机上使用之前进行编译COMPILE_mex_files.m.

sdram model plus，SDRAM仿真模型，可用于SDRAM仿真实现。 parameter tAC = 6.5; //test 6.5 parameter tHZ = 5.5; parameter tOH = 2; parameter tMRD = 2.0; // 2 Clk Cycles parameter tRAS = 48.0; parameter tRC = 70.0; parameter tRCD = 20.0; parameter tRP = 20.0; parameter tRRD = 14.0; parameter tWRa = 7.5; // A2 Version - Auto precharge mode only (1 Clk + 7.5 ns) parameter tWRp = 0.0; // A2 Version - Precharge mode only (15 ns) // T

在本文中，我们考虑了为连续时间非线性系统开发控制器的问题，其中控制该系统的方程式未知。 利用这些测量结果，提出了两个新的在线方案，这些方案通过两个基于自适应动态编程（ADP）的新实现方案来合成控制器，而无需为系统构建或假设系统模型。 为了避免对系统的先验知识的需求，引入了预补偿器以构造增强系统。 通过自适应动态规划求解相应的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，该方程由最小二乘技术，神经网络逼近器和策略迭代（PI）算法组成。 我们方法的主要思想是通过最小二乘技术对状态，状态导数和输入信息进行采样以更新神经网络的权重。 更新过程是在PI框架中实现的。 本文提出了两种新的实现方案。 最后，给出了几个例子来说明我们的方案的有效性。 （C）2014 ISA。 由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。