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用于单自由度 (SDOF) 振荡器非线性非弹性时程分析的快速 MatLAB 函数。 该代码运行用于参数研究的单个或一系列输入激励。 MatLAB用于预处理； 非线性单自由度系统是在后台使用OpenSEES（http://opensees.berkeley.edu/index.php ）构建和求解的。 用户可以定义 OpenSEES 中可用的任何非线性材料模型。 材料属性在 InSPecReg/material.tcl 中定义。 语法：非线性SDOFmultiAxial 注意：输入地震动当前在http://ngawest2.berkeley.edu/ 的PEER 地震动数据库中设置为 PEER 格式 提供了两个地面运动示例，结果在“.out”文件中以 ASCII 格式显示，acc.out 为 inch/s²，disp.out 为 inch 参考资料（PDF 可在名为“docs”的文件

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多元时间序列的变量变化通常是模糊的，不关注任何特定的时间点。 因此，定义段的清晰边界是不切实际的。 虽然模糊聚类算法被广泛用于对重叠和模糊的对象进行分组，但它们不能直接应用于时间序列分割，因为聚类需要在时间上是连续的。 本文提出了一种用于同时识别局部概率主成分分析 (PPCA) 模型的聚类算法，该模型用于测量片段的同质性，以及用于及时表示片段的模糊集。 该算法有利于时间上的连续集群，并且能够检测多元时间序列隐藏结构的变化。 已经制定了基于簇的兼容性标准的模糊决策算法来确定所需的段数，而所需的主成分数由模糊协方差矩阵的特征值的screeplots确定。 应用实例表明，这种新技术是分析历史过程数据的有用工具。 该技术还描述于： J. Abonyi、B. Feil、S. Nemeth、P. Arva，用于多元时间序列模糊分割的修正 Gath-Geva 聚类，模糊集和系统 149 (2005)

非科班出身程序员刷题 weibo-trending-hot-search 微博热搜榜，记录从 2020-4-27 日开始的微博热门搜索。每小时抓取一次数据，按天。 今日热门搜索 历史归档 License 本项目基于 的源码再发布。具体内容请查看 文件。

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一、物联网概念 2 ㈠理念源自比尔盖茨 2 ㈡物联网的内涵 2 ⒈定义：物物相连的互联网 2 ⒉体系架构：感知层、网络层、应用层 2 ⒊物联网产业链 2 二、物联网发展现状 2 ㈠主要发达国家物联网发展现状 2 ⒈美国在物联网基础架构、关键技术领域已有领先优势 2 ⒉欧盟出台系列政策促进物联网技术研发和应用 2 ⒊日本国家战略推动物联网发展 2 ⒋韩国通过国家战略在物联网应用方面抢占先机 2 ㈡我国物联网发展现状 2 ⒈支持政策：国家战略性新兴产业 2 ⒉市场规模：2010年逾2000亿 2 三、物联网发展趋势 2 ㈠发展阶段：分四个阶段发展 2 ㈡规模预测：2020年市场超万亿元 2 ㈢物联网主要应用领域举例 2 ⒈零售行业 2 ⒉物流行业 2 ⒊医药行业 2 ⒋食品行业 2 ⒌智能建筑 2 ⒍智能电网 2 ⒎智能家居 2 ⒏智能医疗 2 ⒐智能交通 2

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发展历史及国内外发展现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等。方法主要集中在模板匹配、示例学习、神经网络、基于隐马尔可夫模型的方法等方面。 国内的研究工作主要是集中在三大类方法的研究：基于几何特征的人脸正面自动识别方法、基于代数特征的人脸正面自动识别方法和基于连接机制的人脸正面自动识别方法。 人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

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