5G边缘云计算技术是5G网络架构中的关键技术之一，主要功能是在网络接入侧的边缘机房部署服务器、网关等设备，通过增长计算能力来降低业务时延、减少对传输网络的压力和成本，并且提升内容分发效率，优化用户体验。传统的网络架构下，数据处理大多集中在远程的数据中心机房，信息需要经过多次网络往返才能得到处理并返回，而边缘计算技术的引入，使得数据可以在接入侧就得到处理和传播，极大地减少了传输延迟，提升了效率。 边缘计算技术的推广得益于5G网络的高速度、大带宽、低延时特性，使得数据可以在更靠近数据源头的地点进行处理，这对于实时性强的应用来说尤为重要。5G网络架构中引入的边缘计算能力，为物联网（IoT）的发展提供支持，通过将计算任务从中心云迁移到产生数据的边缘设备上，能够实现更高的安全性和更低的延迟，降低带宽成本，增强资源的通融性和内容的兼融性。 另外，边缘计算技术在4G LTE网络中也能得到应用，通过平滑演进的方式与既有网络结构结合，提升网络整体性能。随着5G时代的到来，社会正从人联时代向物联时代过渡，大量连接设备的增加以及边缘计算技术的应用，共同推动着这一转变。 5G边缘云计算技术是未来信息通信技术发展的重要趋势之一，它不仅能够为5G网络带来新的特点，还能为用户和企业带来极大的便利和价值，有望成为社会数字化转型的重要驱动力。

内容概要：本文档是一份来自中国科学技术大学的《Matlab先进算法讲义》，主要介绍了数学建模中常用的四种算法：神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法和模糊数学方法。每种算法均以应用为导向，简要讲解其原理、结构、分类及其在数学建模中的具体应用实例。对于神经网络，重点介绍了感知器和BP网络，展示了如何通过训练网络来解决分类问题；遗传算法则模拟生物进化过程，用于求解优化问题；模拟退火算法借鉴了物理退火过程，适用于组合优化问题；模糊数学方法通过隶属度的概念处理模糊决策问题。文中还提供了部分算法的Matlab和C语言程序代码，帮助读者更好地理解和应用这些算法。 适合人群：具备一定数学建模基础、对Matlab有一定了解的高校学生及科研人员。 使用场景及目标：①学习神经网络、遗传算法、模拟退火算法和模糊数学方法的原理及其应用场景；②掌握如何利用这些算法解决实际问题，如分类、优化、决策等；③能够编写和调试相关算法的程序代码，应用于数学建模竞赛或科研项目中。 其他说明：本文档侧重于算法的应用而非深入理论探讨，旨在帮助读者快速入门并应用于实际问题解决。读者应结合提供的程序代码进行实践，以加深理解。

跨模态投影匹配和分类损失应用于图像-文本匹配中的深度学习方法 本文提出了跨模态投影匹配（CMPM）损失和跨模态投影分类（CMPC）损失，用于学习判别图像-文本嵌入。CMPM损失试图最小化投影相容性分布和归一化匹配分布之间的KL散度，以便增加不匹配样本之间的方差和匹配样本之间的关联。CMPC损失尝试将来自一个模态的特征的向量投影分类到来自另一模态的匹配特征上，以增强每个类别的特征紧凑性。 深度学习在图像-文本匹配中的应用非常重要，因为它在各种应用中非常重要，例如双向图像和文本检索、自然语言对象检索、图像字幕和视觉问题回答。现有的深度学习方法要么尝试在共享潜在空间中学习图像和文本的联合嵌入，要么构建相似性学习网络来计算图像-文本对的匹配分数。 联合嵌入学习框架通常采用两分支架构，其中一个分支提取图像特征，另一个分支对文本表示进行编码，然后根据设计的目标函数学习判别式交叉模态嵌入。最常用的函数包括典型相关分析（CCA）和双向排名损失。 双向排名损失产生更好的稳定性和性能，并且越来越广泛地用于交叉模态匹配。然而，它遭受采样有用的三胞胎和选择适当的利润率在实际应用中。最近的一些工作探索了具有身份级别标记的更有效的跨模态匹配算法。 CMPM损失和CMPC损失引入了跨模态特征投影操作，用于学习区分性的图像-文本嵌入。CMPM损失函数不需要选择特定的三元组或调整裕度参数，并且在各种批量大小下具有很大的稳定性。 大量的实验和分析表明，该方法的优越性，有效地学习判别图像-文本嵌入。相关工作包括联合嵌入学习和成对相似性学习，联合嵌入学习的目的是找到一个联合的潜在空间，在这个潜在空间下，图像和文本的嵌入可以直接进行比较。 深度典型相关分析（DCCA）旨在学习使用深度网络的两个数据视图的非线性变换，使得所得表示高度线性相关，而DCCA的主要警告是每个小批量中不稳定的协方差估计带来的特征值问题。双向排名损失扩展了三重损失，这需要匹配样本之间的距离比不匹配样本之间的距离小一个余量，以用于图像到文本和文本到图像排名。

内容概要：本文详细介绍了SiC（碳化硅）模块在电力电子产品中替代IGBT（绝缘栅双极晶体管）的具体技术细节及其应用场景。通过对不同类型SiC模块的关键参数、性能指标和技术优势的深入探讨，重点展示了基本半导体的SiC MOSFET系列产品在开关损耗、导通电阻等方面的优异表现，特别是与竞品品牌的横向对比。同时，还讨论了SiC模块在实际应用中的设计方案，如驱动电路和米勒效应的抑制方法。 适合人群：具备中级及以上专业知识背景的电力电子工程师及研究人员，对新材料半导体器件的应用和发展感兴趣的行业从业者。 使用场景及目标：帮助读者理解和掌握SiC MOSFET模块在电力电子产品中替换IGBT的设计思路和关键技术，提升系统性能。特别适用于高效率电源管理、电动汽车充电基础设施建设等领域。 其他说明：文中涉及多个图表和技术数据，直观展示了不同SiC模块的工作特性和可靠性，为实际工程设计提供了详实的数据支持。此外，文档中还包括了一些具体案例，如在快速充电桩、数据中心UPS、光伏逆变器等领域的成功应用实例。

内容概要：本文详细介绍了四参数随机生长法（QSGS算法）在生成随机孔隙结构方面的应用。首先，通过Python代码展示了如何利用QSGS算法生成二维和三维的随机孔隙结构，并讨论了关键参数如孔隙率、生长概率、分布概率等的作用。接着，文章探讨了将生成的孔隙结构转化为CAD模型的方法，包括使用SVG、DXF等格式进行矢量化处理，以及在导入仿真软件（如COMSOL、ANSYS Fluent）之前所需的网格光顺处理。此外，文中还分享了一些实用技巧，如使用trimesh库进行网格优化，以及如何通过参数扫描提高仿真精度。 适合人群：从事材料科学、多孔介质研究、仿真分析的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要生成复杂随机孔隙结构并进行流体力学、热传导等仿真的应用场景。主要目标是提供一种高效、灵活的孔隙结构生成方法，提升仿真的准确性和效率。 其他说明：文章提供了多个Python代码片段作为实例，帮助读者更好地理解和应用QSGS算法。同时，强调了参数调整的重要性，并给出了具体的优化建议。

《思特威SC1233设计应用手册&数据手册》是针对电子工程师们的重要参考资料，特别是对于那些在设计过程中需要使用到思特威SC1233芯片的开发者而言，这份手册是不可或缺的工具。它包含了详尽的芯片规格、功能特性、电路设计指导以及实操案例，帮助工程师们深入理解并有效地应用SC1233芯片。 SC1233是一款高性能的CMOS图像传感器，其主要应用于高清摄像头模组，如监控、行车记录仪、智能家居等领域的影像处理。数据手册会详细介绍该芯片的核心参数，包括像素尺寸、分辨率、感光度、动态范围、信噪比等关键指标，这些都是评估图像传感器性能的重要依据。 在设计应用手册中，通常会涵盖以下内容： 1. **接口规范**：SC1233的接口可能包括MIPI CSI-2、LVDS等多种接口，手册会详细说明如何与处理器或其他组件进行接口连接，确保数据传输的稳定性和效率。 2. **电源管理**：手册将指导如何为SC1233提供合适的电源，包括电压范围、电源噪声抑制和电源排序等，以确保芯片正常工作并降低功耗。 3. **电路设计**：包含推荐的PCB布局、抗干扰措施、滤波电路设计等，帮助工程师优化硬件设计，提高系统的可靠性和稳定性。 4. **曝光控制**：SC1233的曝光时间设置和增益控制方法，有助于调整成像质量以适应不同的光照环境。 5. **像素校准**：手册会提供像素校准的步骤和算法，以减少像素间的不一致性，提升图像的均匀性。 6. **软件支持**：可能会包含驱动程序的安装指南和API调用示例，便于开发人员进行图像处理算法的编程。 7. **应用实例**：通过具体的案例分析，展示SC1233在实际应用场景中的性能表现，为开发者提供参考。 《SC2303数据手册_V1.0.pdf》可能是与SC1233相关的另一款产品，虽然标题未提供详细信息，但通常这类手册也会包含类似的芯片特性、设计指南和应用建议。这两份文档结合使用，可以为开发基于思特威芯片的系统提供全面的技术支持。 这些手册是电子工程师们进行产品设计、故障排查和性能优化的重要参考，通过对手册内容的深入学习和实践，可以充分发挥思特威SC1233芯片的潜力，实现高质量的图像采集和处理。

磁链观测器（Simulink仿真+Keil代码实现+STM32F4系列应用+中英文文档对照学习）,磁链观测器（Simulink仿真+Keil代码实现与STM32F4系列应用+中文注释与文献参考）,磁链观测器(仿真＋闭环代码+参考文档） 1.仿真采用simulink搭建，2018b版本 2.代码采用Keil软件编译，思路参考vesc中使用的方法，自己编写的代码能够实现0速闭环启动，并且标注有大量注释，方便学习。 芯片采用STM32F4系列。 3.参考文档有一篇英文文献，自己翻译了该文献成一份中文文档 代码、文档、仿真是一一对应的，方便学习 ,磁链观测器; Simulink仿真; 闭环代码; Keil编译; STM32F4系列芯片; 参考文档（英文及其中文翻译版）; 0速闭环启动。,磁链观测器：Simulink仿真与STM32F4闭环代码及参考文档解析

Oracle 11g是Oracle公司推出的数据库管理系统的一个重要版本，专为满足企业级数据管理和应用程序开发的需求而设计。本教程面向初学者，旨在提供全面的Oracle 11g学习资源，帮助读者掌握数据库管理、应用及开发的基础知识。 在Oracle 11g中，我们首先会接触到的是数据库的概念和架构。数据库是一个组织和存储数据的系统，它能够提供数据的结构化存储、安全访问以及高效管理。Oracle 11g采用的关系型数据库模型，基于表格和列的形式来存储和管理数据，通过SQL（结构化查询语言）进行数据操作。 数据库管理是Oracle 11g的核心部分，包括创建数据库、配置数据库实例、管理表空间、备份与恢复等。创建数据库时，需要规划数据库的物理结构，包括数据文件、控制文件、重做日志文件等。实例是Oracle运行时环境，由系统全局区（SGA）和程序全局区（PGA）组成，用于处理数据库请求。管理表空间涉及到数据的存储分配和空间优化，以确保数据库高效运行。 Oracle 11g的应用开发涵盖了PL/SQL编程、存储过程、触发器和索引的使用。PL/SQL是Oracle特有的编程语言，结合了SQL的查询功能和过程式编程语言的控制结构，常用于编写存储过程和触发器，实现业务逻辑。索引可以显著提升数据查询速度，但需要根据数据访问模式和性能需求来合理创建和维护。 数据库的安全性是另一个关键话题。Oracle 11g提供了用户权限管理、角色、审计和加密等功能，以确保数据安全。通过设置权限和角色，可以控制不同用户对数据库的访问级别，审计功能则可以跟踪数据库活动，加密技术则能保护敏感数据免受非法访问。 此外，Oracle 11g还包含了高级特性，如数据仓库建模、分区、物化视图和数据泵（Data Pump）工具。数据仓库是用于分析和报告的数据集合，通过星型或雪花型模式进行建模，提高查询效率。分区是将大表分成较小、更易管理的部分，可以提高查询性能。物化视图是预先计算好的查询结果，用于快速获取聚合数据。数据泵是高效的导入导出工具，用于数据迁移和备份恢复。 在学习过程中，PPT形式的教程通常包含清晰的图表和步骤，便于理解复杂的概念和技术。通过本教程，初学者可以从基础开始，逐步了解Oracle 11g的各个层面，包括安装配置、基本操作、高级特性和最佳实践，最终能够熟练地进行数据库管理和应用开发。在实践中不断探索和学习，是掌握Oracle 11g的关键。

基于双二阶广义积分器的锁相环Simulink仿真：非理想电网下的应用与适应性分析,DSOGI基于双二阶广义积分器的锁相环Simulink仿真 适用于各种非理想电网 ,核心关键词：DSOGI; 双二阶广义积分器; 锁相环; Simulink仿真; 非理想电网。,双二阶广义积分器DSOGI锁相环仿真研究：非理想电网通用解法 在现代电力电子系统中，锁相环(PLL)技术发挥着至关重要的作用，尤其是在频率和相位同步方面。随着电网运行环境的复杂化，对锁相环的要求也在不断提升。传统的锁相环技术可能在非理想电网条件下表现不佳，因此研究者们开始寻求更为先进的技术，以提高系统的适应性和鲁棒性。基于双二阶广义积分器(DSOGI)的锁相环技术便是其中的一种创新方案。 DSOGI锁相环技术相较于传统方法，在跟踪电网频率变化、抑制电网谐波干扰以及提高动态响应方面显示出显著优势。利用DSOGI的核心优势，可以在电网质量较差的条件下，依然保持出色的锁相性能。通过Simulink仿真平台，研究者们可以构建模型，对DSOGI锁相环进行深入的研究和测试，以分析其在各种非理想电网条件下的应用效果。 本文档集合了多篇关于DSOGI锁相环Simulink仿真的研究文献，它们不仅详细介绍了DSOGI锁相环的设计原理和实现方法，而且通过一系列仿真实验验证了该技术在非理想电网条件下的性能。这些研究文献探讨了如何利用DSOGI技术解决电网电压和频率波动、谐波污染等带来的同步问题，并且提供了相应的仿真结果和分析，以证明DSOGI锁相环技术的实用性和有效性。 通过这些文献的深入研究，可以发现DSOGI锁相环技术在多个方面具有显著优势。在电网频率快速变化的情况下，DSOGI锁相环能够迅速准确地跟踪频率变化，并保持锁相性能；在电网中含有高次谐波时，DSOGI锁相环能够有效地抑制谐波影响，避免锁相环因谐波干扰而失锁；在电网电压跌落或突变的情况下，DSOGI锁相环仍然能够保持稳定的工作状态，从而确保系统的安全运行。 本文档通过一系列仿真实验，展示了DSOGI锁相环在实际电网中应用时的稳定性和适应性。实验结果表明，无论是在电网频率偏移、电压波动还是谐波干扰的情况下，DSOGI锁相环都能保持良好的同步性能。这对于提高电网的可靠性、增强电能质量控制能力具有重要意义。 DSOGI锁相环技术作为一项创新的同步技术，在非理想电网条件下的应用展现出巨大的潜力。通过Simulink仿真研究，研究者们不仅能够更深入地理解DSOGI锁相环的工作原理，还能够开发出适应各种电网条件的高性能锁相环设备。未来的研究可以进一步扩展到更多电网异常情况下的仿真测试，以及DSOGI锁相环与其他电力电子设备的协同工作能力，为智能电网技术的发展提供更多理论支持和实践经验。

在当今社会，随着人们收入水平的提高和对生活质量要求的增加，智能家居安防系统的设计方案受到了前所未有的关注。现代家庭不再满足于传统的安全措施，转而寻求更加智能、可靠的安防系统来保障家庭成员的人身和财产安全。因此，基于JESS专家系统的智能家居安防系统应运而生，旨在通过高科技手段实现家庭安全的自动化和智能化。 JESS专家系统是一种基于产生式规则的智能决策支持工具，它包含事实库、规则库和推理机，能够模拟人类专家的思维方式和解决问题的逻辑。在智能家居安防系统中，JESS发挥着核心的作用，通过整合来自各传感器的数据，对环境状态进行实时分析，从而做出智能决策。其内置的推理机制能够处理复杂的逻辑判断，实现对家庭安全的高效监控和自动响应。 传感器作为智能家居安防系统的眼睛和耳朵，负责收集环境中的各种信息，是系统智能化的基石。例如，气体传感器专门用于监测家庭燃气泄漏，其精确性和敏感性确保了能够及时检测到有害气体的存在并触发报警。而无线传感技术如ZigBee的应用，则为构建一个低功耗、高效率的无线传感器网络提供了技术支撑。ZigBee协议栈的特性，如短距离、低速率、低功耗、高容量和高安全性，使其成为连接智能设备与控制中心的理想选择。 在系统架构上，智能家居安防系统被细分为门禁子系统、防盗报警子系统、防火灾报警子系统和防燃气泄漏子系统，每一部分都针对特定的安全威胁设计。门禁系统提供进出控制，防盗系统通过门窗感应器监测非法入侵，火灾报警子系统能够快速检测到烟雾或温度异常，而防燃气泄漏系统则专注于探测燃气浓度。这一层次化的设计不仅实现了功能的专一化，还确保了系统能够全面覆盖各种家庭安全需求。 从技术的角度看，系统架构中的专家系统模块、识别模块和执行设备模块相互协作，保证了系统的智能决策和执行能力。专家系统模块是整个安防系统的决策中心，它将识别模块收集到的数据与规则库中的规则进行匹配，通过推理机作出判断并生成指令。识别模块主要由各种传感器组成，负责监控家庭环境的各种变化。执行设备模块则是指令的执行者，包括报警器、门禁控制器等，它负责将专家系统的决策转化为实际的物理动作，如启动报警、开锁等。 基于JESS专家系统的智能家居安防系统将传统安全措施与现代信息技术相结合，为家庭提供了一个全方位的防护网络。通过智能化的实时监控和反应机制，该系统不仅能够及时发现并响应潜在的安全风险，还能根据家庭实际情况和用户习惯进行灵活调整。随着物联网、人工智能等技术的不断进步，智能家居安防系统将会更加智能化，为用户带来更加安全和舒适的居住环境。未来，这套系统有望成为现代家庭不可或缺的一部分，为人们提供更加智能和便捷的生活方式。