外文版的一阶逻辑经典书籍(First-Order-Logic)，不可多得的好书！

为了研究混沌系统的特性及其应用，设计了具有单个参数的简化Lorenz混沌系统的电子电路，并用分立元件进行了实验。 系统参数对应于电路元件参数。 通过调节电路中的可变电阻器，可以观察到动态行为，包括极限周期，干草叉分叉，倍频分叉，混沌以及倍频分叉导致的混沌路径。 推导了分数阶简化Lorenz系统中存在混沌的必要条件。 确定了分数阶简化Lorenz系统的最低阶以及最低阶随系统参数的变化规律。 电路仿真与实验表明，简化的Lorenz系统具有丰富的动态特性，理论分析与电路实验相互吻合。

Theory and Applications of Computability系列书本中的第3本。可计算性理论的高级专题！

本文旨在通过探索补丁中的强度顺序信息来构建鲁棒的特征描述符。 为此， 提出了局部强度阶模式（LIOP）和整体强度阶模式（OIOP），以有效地编码不同方面的每个像素的强度阶信息。 具体而言，LIOP通过使用像素周围所有相邻采样点之间的强度关系来捕获本地序数信息，而OIOP利用这些采样点的粗略量化的总体强度顺序。 然后将这两种模式分别汇总到不同的有序分箱中，从而产生两种特征描述符。 此外，由于这两种描述符可以编码互补序数信息，因此将它们组合在一起即可获得具有判别力的紧凑型MIOP（混合强度顺序模式）描述符。 所有这些描述符都是根据强度的相对关系以旋转不变的方式构造的，从而使它们对于图像旋转和任何单调强度变化具有固有的不变性。 图像匹配和物体识别的实验结果令人鼓舞，证明了我们的描述符在现有技术上的优越性。

y = RankOrderFilter(x, window, thd) 在 x 上运行 N 阶的排序过滤。 y 的大小与 x 相同。 如果 x 是一个矩阵，RankOrderFilter 沿 x 的列进行运算。 排序过滤器在围绕 x 的每个点的 N 大小窗口上计算数据的第 p 个百分位数。 p 可以是 0 到 100 之间的数字。为了避免边缘效应，通过重复第一个和最后一个样本 N/2 次来扩展 x。 当 p 等于 50 时，此函数的输出将与 MATLAB 的 MEDFILT1(x,N) 相同； 然而，RankOrderFilter 几乎总是更快，并且需要更少的内存。 当 p 接近 0（或接近 100）时，RankOrderFilter 计算信号的近似下（或上）包络。

java餐桌点餐系统源码 扫一扫点餐系统 介绍 一套用户餐厅点餐的系统，用户扫码点餐，自动打单 1.0版本（演示版本为2.0，请直接看最下面的2.0版本） 软件架构 springboot + jpa + mysql 安装教程 clone代码下来 使用maven更新依赖包 在数据库中创建好数据库（不用建表） 修改源码中的application-dev.properties文件里的数据库配置信息 启动程序（SpringbootApplication） 使用说明 操作文档： 演示： 联系电话和微信：13710124580 相关文档 1.功能结构：暂无 2.操作说明文档： 3.技术架构图：暂无 2.0版本 介绍 经过对1.0版本的代码重构，对系统进行了重构开发，将大量功能转为插件模块化，使二开更加容易。同时使用了uniapp开发客户端，实现快速打包各种客户端出来直接使用。 功能上面增加了分店的权限控制，订单统计等功能 软件架构 1.技术框架： 后端：spring boot + jpa 后台管理前端：vue.js + elementUI 员工端(H5+app)：uni-app 客户端(H5+微信

提出了分数阶统一混沌系统的两种不同的滑模控制器。 将整数阶统一混沌系统的控制器直接替换为分数阶对应系统，并且可以通过该控制器使分数阶系统渐近稳定。 通过证明存在包含分数积分的滑动流形，可以获得分数阶系统的控制器，该控制器可以使它稳定。 这些不同方法之间的比较表明，具有分数积分的滑模控制器的性能要比控制分数阶统一混沌系统的鲁棒性强。

详细的分数阶洛伦兹系统的 matlab 代码，并附有效果图，适合想入手分数阶洛伦兹系统的同学参考学习

光的光子量子统计可以通过高阶相干来显示。 基于双重Banbury Brown Twiss（HBT）方案，研究了各种量子态的四阶相干，包括Pock态，相干态，热态和压缩真空态。 分析结果是通过综合考虑整体效率和背景而得出的。

此函数计算定义为从 0 到 inf f(x, dstruct) J sub order (xr) dx 的积分的 Hankel 变换，其中 J sub order 是第一类贝塞尔函数，阶数为 0 或 1。变量 dstruct是将数据传递给（可能）复杂的用户提供的函数 f 的结构。 变量rerr 和aerr 是传递给Matlab 函数积分的相对和绝对误差。 使用的算法是对 Bessel 函数的零交叉点进行积分以获得部分积分，然后使用 Padé 近似值对它们求和。 这种方法通常比数字滤波器算法更准确。 它还能够处理定义明确但发散的积分，例如 f(x) = x。