"基于COMSOL压电纵波直探头水耦合技术，PZT-5A材料在水中实现1MHz超声激励：自发自收底面反射波模型优化探索",comsol压电纵波直探头水耦 本案例使用PZT-5A在水中激励1MHz超声，自发自收，接收底面反射波，两次底波较干净，杂波少。 该模型够用又简单，以此模型为基础进行修改，去做自己想要的模型吧 ,comsol; 压电纵波; 直探头; 水耦; 1MHz超声; PZT-5A; 自发自收; 底波反射; 杂波。,基于COMSOL压电纵波直探头的改进模型研究 在现代材料科学与工程领域，压电材料的应用日益广泛，尤其在超声探测和无损检测领域发挥着重要作用。PZT-5A是一种典型的压电陶瓷材料，因其良好的机电耦合性能和较高的压电系数而被广泛应用于超声换能器的设计与制造。COMSOL Multiphysics是一款多物理场仿真软件，能够对包括压电效应在内的多种物理现象进行模拟和分析。 本研究聚焦于在水中利用COMSOL软件对PZT-5A材料进行1MHz频率超声波的激励，并采用自发自收模式，即压电换能器同时发射和接收超声波信号。在此过程中，模型重点关注底面反射波的纯净度，即减少杂波干扰，以提高探测的准确性和可靠性。 研究中所采用的压电纵波直探头水耦合技术是一种有效的方法，它不仅简化了模型的构建，而且保证了超声波在水中传播的稳定性与一致性。通过对模型的优化，可以实现对超声波信号的精细控制，从而在不同应用场景下获得良好的探测效果。本案例的压电纵波直探头水耦合技术能够清晰地接收到两次底面反射波，这在超声无损检测中具有重要的实际意义。 此外，该模型的简化和优化为后续的深入研究提供了便利。研究者可以根据本模型的基础，进一步调整参数和结构，以适应不同频率和材质的超声检测需求。这种基于实验和仿真相结合的方法，有助于推动压电材料在超声探测领域的新技术开发和应用拓展。 在实际应用中，压电纵波直探头水耦合技术不仅应用于无损检测，还可以扩展到医疗超声成像、工业探伤、水下探测等多个领域。其技术的成熟和优化对提高相关行业的检测水平和效率具有积极的推动作用。 本研究通过COMSOL模拟软件，对PZT-5A压电材料在水中实现1MHz超声激励的自发自收底面反射波模型进行了优化探索。研究展示了压电纵波直探头水耦合技术的应用潜力，并为超声无损检测领域提供了新的研究思路和技术方法。未来的研究者可以在此基础上进一步探索，以实现更加高效、精准的超声探测技术。

已经弛豫时间，求微波到太赫兹频段Drude模型石墨烯电导率介电常数与化学式变化的matlab代码 clear; clc; x=(0.06:0.01:5);%频率 THz f=x*1e12; c=3e8;%光速 e=1.6e-19;%电子量 w=2*pi.*f;%角速度 % u=1e1;%电子迁移率m^2/(v.s) % vf=1e6;%费米速度 vc=0.6*e;%化学势单位为：ev t=1e-12;%弛豫时间10^-12ps，太赫兹至微波段 T=300 %温度 K=1.38e-23 %玻尔兹曼常数 esp0=8.85e-12;%真空中的介电常数

MMC整流器仿真模型：环流抑制与排序算法均压方法的预测控制仿真研究（基于Matlab Simulink平台）,MMC整流器仿真模型 MMC模型预测控制仿真 基于Matlab Simulink仿真平台 模型中包含环流抑制控制器 模型中添加基于排序算法的子模块均压方法 采用基于最近电平逼近NLM的调制策略 1.仿真均能正常运行，能够准确跟踪对应参考值 2.最近电平逼近调制+基于排序算法的均压策略 3.二倍频环流抑制控制 供MMC入门新学者学习参考。 ,核心关键词：MMC整流器仿真模型; MMC模型预测控制仿真; Matlab Simulink仿真平台; 环流抑制控制器; 排序算法的子模块均压方法; 最近电平逼近NLM调制策略; 仿真均能正常运行; 准确跟踪参考值; 二倍频环流抑制控制; MMC入门新学者学习参考。,MMC整流器仿真模型入门：预测控制与均压策略研究

BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上，已经达到了SOTA的结果。但是，它们都需要把两个句子同时喂到网络中，这样会导致巨大的计算开销。这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索，同样也不适合无监督任务（例如：聚类）。Sentence-BERT(SBERT)网络利用孪生网络和三胞胎网络结构生成具有语义意义的句子embedding向量，语义相近的句子其embedding向量距离就比较近，从而可以用来进行相似度计算(余弦相似度、曼哈顿距离、欧式距离)。这样SBERT可以完成某些新的特定任务，例如相似度对比、聚类、基于语义的信息检索。

汉明码是一种纠错编码技术，由理查德·卫斯里·汉明在1950年提出，主要用于检测和纠正数据传输或存储过程中的错误。在数字通信和计算机科学中，汉明码广泛应用于提高数据传输的可靠性。在MATLAB环境中，我们可以利用其强大的数学计算和图形化功能来实现汉明码的模拟和分析。 让我们深入理解汉明码的工作原理。汉明码通过在原始数据中添加冗余位，使得在数据传输过程中可以检测并修正单个错误。一个基本的汉明码系统会为每n位数据添加r个校验位，形成一个(n+r)位的码字。其中，r和n的关系满足2^r >= n+r，以确保能够检测和纠正单个错误。例如，7位汉明码（又称汉明(7,4)码）用于4位数据，添加3位校验位。 MATLAB中的实现通常包括以下几个步骤： 1. **编码过程**：给定原始数据，根据特定的生成矩阵（由汉明码的生成多项式确定）计算校验位。生成矩阵是r行n列的二进制矩阵，其中每一行对应一个生成多项式的二进制表示。编码时，将原始数据与生成矩阵做按位异或操作，得到的r位校验位与原始数据组合成完整的码字。 2. **传输过程**：编码后的码字通过信道传输，这个过程中可能会发生错误。 3. **解码过程**：在接收端，接收的码字通过检查矩阵（由汉明码的校验多项式确定）进行检验。检查矩阵是n行r列的二进制矩阵，用于检测错误。如果检测到某个位置的奇偶性错误，可以根据校验矩阵的位置信息确定错误位置，并进行纠正。 4. **错误检测与纠正**：汉明码通过奇偶性检查来发现错误。如果所有校验位的和都是偶数，那么认为传输是正确的；如果有奇数个1，表示发生了错误。通过特定算法，可以确定错误发生在哪一位，然后进行纠正。 在MATLAB中，可以使用`comm.HammingEncoder`和`comm.HammingDecoder`系统对象来实现汉明码的编码和解码。这些对象提供了便利的接口，用于处理数据输入和输出，以及设置编码参数。同时，MATLAB的`errorRate`函数可以帮助我们评估在不同错误率下的性能。 在`commsys.zip`这个压缩包中，可能包含了实现上述过程的MATLAB代码示例。代码可能包含定义生成矩阵和检查矩阵的函数，以及使用这些矩阵进行编码、解码的函数。此外，可能还包含了一些模拟错误注入和性能评估的脚本。 通过运行这些代码，我们可以直观地看到汉明码如何改善信号传输的可靠性。例如，它可能通过可视化方式展示了有无汉明码时信号误差的差异，通过比较误码率（BER）来突出汉明码的优势。在实际应用中，这种可视化和分析对于理解和优化通信系统的性能至关重要。 汉明码是一种有效且实用的纠错编码方法，通过在MATLAB中模拟和分析，我们可以更好地理解和利用它的优点。通过`commsys.zip`中的代码，我们可以深入学习如何在实际项目中实现和应用汉明码。

在BeatBox模拟环境中研究了2006十个Tusscher-Panfilov人心室肌细胞模型在周期性激发脉冲的影响下的行为。 心肌细胞模型对强制性高频激发节律的敏感性有限。 可以通过逐渐增加激励脉冲的频率来强制高频激励节奏。 除颤脉冲冲击的机制可能包括延长心肌细胞的难治性，这在很长一段时间内削弱了它们对强迫性高频率心律性颤动的敏感性，因此它们阻碍了颤动波的传播。 这是在仿真过程中确定的唯一除颤机制。 延长心肌细胞的耐性的去极化除纤颤脉冲的阈值能量在宽范围内（相对于最小值超过数千倍）相对于激励脉冲（激励周期相位）的延迟而变化。 结果表明，在激励脉冲和单相除颤脉冲之间，对心肌细胞的影响机制有所不同。

yolov5训练得到的奶牛检测模型 cow 手动标注的数据集，可对奶牛进行检测 epoch等于500 可对农场中的黑白奶牛进行检测

直流电机双闭环调速系统Matlab Simulink仿真模型：内外环PI调节器的精准构建与运行完美实现,直流电机双闭环调速系统Matlab Simulink仿真模型：内外环PI调节器优化配置与仿真结果完美呈现,直流电机双闭环调速系统仿真模型 转速电流双闭环调速系统Matlab Simulink仿真模型。 内外环均采用PI调节器，本模型具体直流电机模块、三相电源、同步6脉冲触发器、双闭环、负载、示波器模块搭建。 所有参数都已经调试好了，仿真波形完美，可以直接运行出波形。 可以按照你的Matlab版本转，确保无论哪个版本的软件都可以打开运行。 另外附赠一个13页的说明文档，包含PI参数计算、仿真波形分析、原理分析等内容齐全。 ,直流电机; 双闭环调速系统; Matlab Simulink仿真模型; PI调节器; 参数调试; 仿真波形; 版本兼容; 说明文档,直流电机双闭环调速系统Matlab Simulink模型

标题中的"chinese_L-12_H-768_A-12.zip"指的是一个针对中文文本的预训练模型，该模型基于BERT架构。BERT，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是谷歌在2018年提出的一种深度学习模型，它在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。"L-12"代表模型包含12个Transformer编码器层，"H-768"表示每个Transformer层的隐藏状态具有768维的特征向量，而"A-12"则意味着模型有12个自注意力头（attention heads）。这些参数通常与模型的复杂性和表达能力有关。 描述中提到的"人工智能—机器学习—深度学习—自然语言处理（NLP）"是一系列递进的技术层次，AI是大概念，包括了机器学习，机器学习又包含了深度学习，而深度学习的一个重要应用领域就是自然语言处理。NLP涉及语音识别、文本理解、语义分析、机器翻译等多个方面。BERT模型在NLP任务中展现出强大的性能，可以广泛应用于问答系统、情感分析、文本分类、命名实体识别等场景，并且由于其预训练和微调的特性，即使在特定领域也能通过少量数据进行适应。 "BERT中文预训练模型"意味着这个模型是在大量中文文本数据上进行训练的，这使得模型能够理解和处理中文特有的语言特性，如词序、语义和语法结构。在实际应用中，用户可以通过微调这个预训练模型来解决特定的NLP任务，如将模型用于中文的文本分类或情感分析，只需提供少量的领域内标注数据即可。 压缩包内的"chinese_L-12_H-768_A-12"可能包含模型的权重文件、配置文件以及可能的样例代码或使用说明。权重文件是模型在预训练过程中学习到的参数，它们保存了模型对于各种输入序列的理解；配置文件则记录了模型的结构信息，如层数、隐藏层大小和注意力头数量等；样例代码可能帮助用户快速了解如何加载和使用模型，而使用说明则会指导用户如何进行微调和部署。 总结来说，"chinese_L-12_H-768_A-12.zip"是一个专为中文设计的BERT预训练模型，具备12层Transformer，768维隐藏状态和12个注意力头，广泛适用于多种NLP任务，用户可以通过微调适应不同领域的应用需求。压缩包中的内容包括模型的核心组件和使用指南，旨在方便开发者快速集成和应用。

基于二阶广义积分器的单相可控整流器设计：双闭环dq解耦控制，精准锁相，四象限运行及仿真模型实现,单相可控整流器的完整C代码+仿真模型，基于二阶广义积分器（SOGI）进行电网电压的锁相，四象限整流器： 1. 电压外环，电流内环，双闭环dq解耦控制，加前馈补偿，响应速度快，控制精度高，抗负载扰动性能优越 2. 基于二阶广义积分器对电网电压进行锁相，可实现电网环境出现畸变、网压突变情况下的精准锁相； 3. 网侧单位功率因数运行； 4. 在一台额定功率为30kW的单相可控整流器上成功验证，算法代码可直接进行移植； 5. 整流器可在四个象限运行，即整流象限，逆变象限，感性无功象限，容性无功象限；6. 采用S-Function的方式将算法C代码直接在SIMULINK模型里调用进行仿真，所见即所得 ,关键词： 1. 单相可控整流器; 完整C代码; 仿真模型; 2. 二阶广义积分器(SOGI); 电网电压锁相; 3. 电压外环; 电流内环; 双闭环dq解耦控制; 4. 前馈补偿; 响应速度快; 控制精度高; 5. 抗负载扰动性能优越; 网侧单位功率因数运行; 6. 整流器四象限运行; S-F