记得以前发过汽车定速巡航相关内容的文章，那时候没想到附上相关的模型，这个模型相对简单，只适用于学习使用。在模型中使用了PID控制器，并且已经调好参数，只是车辆的驱动力部分并不是完善的，在使用时小罗哥建议大家先阅读我的相关文章，这样才能知道部分模块是哪些参数。在模型中可以修改不同的目标速度进行仿真。小罗哥的初心是把这些东西上传保存，同时如果大家有需要可以下载，如果有不足之处大佬们可以积极批评指正，谢谢各位的支持。

企业IT建设和发展是有规律的，在不同发展阶段呈现不同的特征，如同人的成长是一个不断成熟的过程。企业的IT能力处于哪个阶段？IT能力该如何演进？这都需要对企业的IT能力进行评估。本文借鉴BSC平衡计分卡的方法和软件开发能力成熟度模型SW-CMM分析方法，构建了企业IT能力评估模型，并举例说明了这一模型的应用。该模型将企业IT能力划分为5个成熟阶段，通过对企业IT能力成熟度的评估了解企业IT发展的阶段以及该阶段应当关注的重点，判断企业对IT的应用掌控能力，帮助企业明确IT的改进方向。

目前部分企业计划或已经采用不同的成熟度模型和指标对其 IT成熟度进行评估 ,如 IT服务成熟度、软件成熟度、信息风险成熟度等方法 ,但无有效的方法对整体 IT成熟度进行评估。基于 SEI开发的能力成熟度框架( CMM)提出可适应性整体 IT成熟度模型 ( adaptive total IT maturity model / ATITMM/ @ ITMM, @ ITMM)的概念,并建立可适应性的企业级通用 IT成熟度模型 ;运用一种合适的通用评估纬度反映企业整体 IT状况 ,同时采用模糊综合评价法对整体 I

面向数字化转型的生产设备的基本认识与管理能力成熟度模型.pdf

通过我们对近3年的中大型示范项目的分析,我们认为制造型企业在数字化转型、智能制造应 用推进过程中重点还存在着差距。 基于MBD技术、成熟度管理的设计一制造一体化协同业务模式未形成有效机制,未对企业经营管理和数字化转型创造价值。MBD技术、成熟度管理未得到有效重视。

火炬指标 PyTorch的模型评估指标 火炬指标作为自定义库，以提供Pytorch共同ML评价指标，类似于tf.keras.metrics 。 如，Pytorch没有用于模型评估指标的内置库torch.metrics 。 这类似于的指标库。 用法 pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## define metric ## metric = Accuracy ( from_logits = False ) y_pred = torch . tensor ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) y_true = torch . tensor ([ 0 , 2 , 3 , 4 ]) print ( metric ( y_pred , y_true )) ## define metri

ER-NeRF是基于NeRF用于生成数字人的方法，可以达到实时生成的效果。具体来说，为了提高动态头部重建的准确性，ER-NeRF引入了一种 紧凑且表达丰富的基于NeRF的三平面哈希表示法，通过三个平面哈希编码器剪枝空的空间区域。对于语音音频，ER-NeRF提出了一个区域关 注模块，通过注意机制生成区域感知的条件特征。与现有方法不同，它们使用基于MLP的编码器隐式学习跨模态关系不同，注意机制建立了音 频特征和空间区域之间的明确连接，以捕获本地动作的先验知识。此外，ER-NeRF引入了一种直接且快速的自适应姿势编码，通过将头部姿势 的复杂变换映射到空间坐标，来优化头部和躯干的分离问题。大量实验证明，与先前方法相比，ER-NeRF的方法可以呈现更高保真度和音频嘴 唇同步的数字人，细节更加逼真。

粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测，PSO-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

教程请参考：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/131387425 欢迎浏览我的最新资源，这个全面的资源是为了帮助研究人员和开发者在火灾预防和安全监控领域取得突破而设计的。本资源包含以下几个关键部分： 1、火焰数据集：精心策划和注释的高质量火焰图像集，覆盖了不同类型和大小的火焰场景。这个数据集对于训练和测试火焰检测算法至关重要。 2、代码：完整的YOLOv8算法实现代码，针对火焰检测进行了优化。代码清晰、注释详细，易于理解和定制。 3、GUI界面：为了更方便地使用和展示火焰识别模型，我复现了一个直观的图形用户界面（GUI）。这个界面不仅易于操作，还可以实时展示检测结果。 4、内置训练好的模型文件：为了让用户能够即刻使用该工具，我提供了一个已经在火焰数据集上训练好的YOLOv8模型。这个模型经过精心训练，具有高精度和良好的泛化能力。 此外，我还提供了详细的安装和使用指南，帮助您轻松地部署和运行这个系统。无论您是在进行学术研究，还是在开发商业应用，这个资源都将是您不可或缺的工具。期待您的下载和反馈！

第一期·MindFormers大模型套件《架构讲解与使用入门》