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合作者_link_prediction_V1 这是一个python代码，用于在两个公共可用的cauthorship网络数据集中实施链接预测： 1-ArnetMiner 2dblp 每个cauthorship网络均以图表形式显示。 该图是使用R代码运行network_graph_similarity.R脚本生成的，该脚本还会在网络中的每个两个顶点/节点之间生成一些相似性特征。 除了从作者网络中提取的其他功能以外，这些功能还用于训练进行链接预测的机器学习分类器。 有关此链接预测方法和使用此代码的更多信息，请引用以下文章： 多阿·哈桑（Doaa Hassan）。 “基于研究绩效以及研究兴趣和隶属关系的相似性的共同作者网络中的监督链接预测”。 在国际机器学习与控制论会议论文集（ICMLC 2019）中，日本神户，2019年7月。

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Matlab 求解偏微分的代码最大化风力涡轮机功率系数的高级控制 (MATLAB/Simulink) 请阅读以下论文以获取更多理论解释： 编程平台： MATLAB/Simulink 文件包括： 演示幻灯片 MATLAB 代码 描述： 如果风力发电机在最佳叶尖速比和最佳桨距角，即最佳功率系数下运行，则可以使部分负荷运行的风力涡轮机的转换效率最大化。 为此，风力涡轮机转子必须跟踪最佳参考速度。 在这项工作中，通过状态相关的 Riccati 方程 (SDRE) 应用非线性闭环有限范围最优跟踪来跟踪基于永磁同步发电机的风能转换系统的最优参考转子速度。 该技术的关键思想是使用近似解析方法将状态相关微分 Riccati 方程 (SD-DRE) 转换为线性微分 Lyapunov 方程，该方程可以在给定时间段的每个时间步以封闭形式求解。 此外，在每个时间步长与 SD-DRE 同时求解状态相关向量微分方程以执行最优跟踪问题。

mq7-esp8266-thingspeak 此仓库用于使用MQ-7气体传感器从大气中获取一氧化碳水平，并上载到Thingspeak.com以可视化形式显示数据，以便轻松分析。 使用Boards Manager安装Arduino ESP8266 Core 从[ ]下载并安装Arduino 1.6.5 启动Arduino并打开“首选项”窗口。 在其他董事会经理网址字段中输入http://arduino.esp8266.com/stable/package_esp8266com_index.json 。 您可以添加多个URL，并用逗号分隔。 从工具>主板菜单打开Boards Manager并安装esp8266平台（安装后不要忘记从工具>主板菜单中选择ESP8266主板）。 使用Arduino IDE将程序上传到ESP8266 第1步：使用以下命令将此Git存储库下载到您的桌面上：

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1. Abstract 协同注意力机制在最近几年广泛用于 VQA 领域，以往的协同注意力多是先计算各模态的注意力分布信息，再建立不同模态间的相关性，这样忽略了模态内的相关性。本篇论文在 Self-Attention 机制的基础上，应用 Transformer 设计 MCA 模块，通过级联的方式搭建深层模块化网络 MCAN 2. Model 2.1 MCA Self-Attention (SA) 用于发掘模块内的关系，Guided-Attention (GA) 用于发掘模块间的关联，模块的设计遵循 Transformer 一文中的 scaled dot-product attention 模块

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