复杂网络相关SCI论文，包括小世界模型、无标度模型、局域世界模型等，研究复杂网络、系统工程、社交网络等相关领域的可以参考借鉴

基于ip-iq变换的谐波检测算法，并联型APF 有源电力滤波器 谐波电流检测 matlab simulink仿真学习模型，其他检测方法也做了，有参考文献，适合自学。

安川GP180机械手使用说明书及2D/3D模型,压缩文件包含GP180机械手的说明书、2d图纸及3d模型

在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上，利用边缘检测算子选取自适应参数，构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型，并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明，自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息，得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。

设计用于 500 W 输出功率下的 100 V AC (pk) 至 150 V DC 转换。 在此基础上，计算了输入电感值。

本次提交中的 Simulink 模型使用时变 IIR 滤波器实现了 3 频段参数均衡器，其滤波器系数由 S 函数生成。 该 S 函数实现了由 Sophocles J. Orfanidis 创建的数字参数均衡器设计算法。 用户通过一个方便的 GUI 将所需参数输入到这个 S-Function，通过它可以指定峰值增益、中心频率和频带带宽。 在 GUI 中拖动和移动彩色标记或彩色线条会更改过滤器参数。 请将“From Wave File”块中的WAV文件的名称更改为路径中您自己的.wav文件的名称，或者您也可以使用Signal PROCESSING Blockset中的“From Wave Device”块来运行它从声卡。 参考：SJ Orfanidis (1997)，“具有规定奈奎斯特频率增益的数字参数均衡器设计”，音频工程学会杂志，第一卷。 45，数量。 6，第 444-55 页。 感

公交车调度模型的matlab代码是什么使计算机程序快或慢？ 为了回答这个问题，这本书抛开了编程语言的抽象，并探讨了计算机的真正工作原理。 它检查并解释了各种科学编程模型（与科学家相关的编程模型），并着重于编程构造如何映射到计算机体系结构的不同部分。 出现了两个主题：程序速度和程序模块化。 在整本书中，前提是“深入了解”，并且讨论与特定程序相关。 该书深入研究了链接器，编译器，操作系统和计算机体系结构，以了解计算机的不同部分如何与程序交互。 它从对C / C ++的回顾开始，并解释了库，链接器和Makefile的工作方式。 涵盖的编程模型包括Pthreads，OpenMP，MPI，TCP / IP和CUDA。 对计算机工作原理的强调将读者带入计算机体系结构，并偶尔进入操作系统内核。 研究的操作系统是Linux，这是科学计算的首选平台。 Linux也是开源的，它允许用户查看其内部工作原理。 简短的附录提供了用于计时程序的有用的机器表。 本书的全文在html上提供。 该html是在知识共享许可下发布的。 版权归出版商所有。 html有一些瑕疵。 例如，偶尔在多个列表之间分配同一源时，行编号不

公交车调度模型的matlab代码高保真_ESD_PC 生产成本核算模型中的高保真储能调度 这个基于MATLAB的工具是Trishna Das博士和Venkat Krishnan博士（）在爱荷华州立大学的研究工作中与James D. McCalley教授共同开发的。 Venkat Krishnan博士目前在国家可再生能源实验室（）工作。 这是与能量存储调度模型集成的生产成本核算（PC）程序。 master分支包含用于执行2天（48小时）生产成本模拟的代码和数据。 将优化问题表述为网络流量优化问题，并且数据文件（nodesinitial.txt和arcsinitial.txt）对IEEE 24总线修改的RTS系统的各个节点和弧进行建模。 用户可以以与PC型号相似的格式提供任何其他系统数据。 master分支还包含许多文件夹，其中包含基本PC代码的各种版本，这些文件夹可用于执行许多其他分析。 他们包括： 可以执行年模拟（即依次运行182个2天模拟）的代码和相关数据的文件夹，以及 用于5天经济分配的2天PC模拟的另一个文件夹。 其中一个文件夹还包含创建框架的代码，该框架可用于在网格中执行能源存

## Ascend NNN介绍 ➢ Ascend NNN 为新一代图像分析工具加速器，前端支持开源 AA 框架（Caffe），后端支 持 NNN /CPU的异构计算，提供完整的软硬件计算加速方案。 ## 部署架构 NNN 环境包含PC端工具侧开发环境和单板侧板端环境，支持TensorFlow、PyTorch、Caffe、ONNX四种模型，当一个训练好的模型传递过来后： ➢首先可以经过AMCT（Ascend Model Compression Toolkit，昇腾模型压缩工具）进行量化，将模型中部分层量化为8bit计算，提升计算效率； ➢其次使用ATC（Ascend Tensor Compiler）工具将量化后的模型或非量化的模型转换为Ascend NNN 认识的离线模型； ➢ 最后，离线模型放置在板端环境，即可进行推理。

灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。基本思想： ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型。 基本步骤： 1）导入实验数据。2)确定ARMA模型阶数。3)残差检验。4)给出结果 微分方程模型是我们在日常生活中比较常见并且比较重要的一种模型，我们在平时的课程中时经常会涉及到这种题型，像比如我们所遇到的牛顿第二定律就常遇到相关的问题。适用于基于相关原理的因果预测模型，大多是物理或几何方面的典型问题，假设条件，用数学符号表示规律,