未来城市3D模型（OBJ）Sirus5 Colony Cit_非常炫酷的模型，可用于各种3D场景。 完美无bug

三星s3c6410-ibis仿真模型，用于布线仿真。

混合高斯背景建模技术及其改进算法有效地解决了光照渐变和周期性动态背景条件下的运动目标检测问题。但是,当场景存在光照突变时检测准确率将大大降低。为此,提出一种基于Walsh-hadamard变换的混合高斯背景模型。该模型从颜色、边缘和纹理来描述背景区域的特征,较全面地刻画出了背景的本质属性,同时对前景目标有着非常好的区分力。实验证明:该方法较有效地解决了传统GMM中存在的问题,并为后续视觉分析打下了基础。

基于状态空间的模型预测MPC控制器的设计，附带例子（MATLAB）

模型设计的三个阶段 １. 概念模型：划分主题 ２. 逻辑模型：即一个主题可以分析归纳出的某几种具体生活常识中的总结点，例如自然人的 动产 不动产等。 ３. 物理模型：物理模型设计是指根据逻辑模型设计的结构为基础，设计数据对象的物理实现，比如表的命名规范、字段的命名规范、字段类型选择、分区设置、存储设置、更新方式、调度配置(调度时间、父子节点等)

pytorch中的训练模型示例 PyTorch中的深度学习算法的一些实现。 排名-学习排名 排名网 前馈NN，最小化文档对交叉熵损失函数 训练模型 python ranking/RankNet.py --lr 0.001 --debug --standardize --debug打印参数规范和参数grad规范。 这可以评估是否存在梯度消失和梯度爆炸问题- --standardize可确保将输入缩放为平均值为0且标准差为1.0 NN结构：136-> 64-> 16-> 1，ReLU6作为激活函数 优化器 r 时代 损失（火车） 损失（评估） ndcg @ 10 ndcg @ 30 秒/纪元 因式分解 对/秒 亚当 0.001 25 0.63002 0.635508 0.41785 0.49337 312 损失函数 203739 亚当 0.001 50 0.6

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提出了一种采用滑动傅里叶变换的高性能单相锁相环。 新的PLL使用滑动傅立叶变换作为鉴相器。 使用受控制的传输延迟生成正交信号，该传输延迟由PLL估计频率调整。 PLL估计的频率和相位的反馈环路用于驱动傅立叶变换的滤波器，并调整传输延迟的周期以实现滑动积分。 与同步参考帧PLL不同，建议的基于SFT的PLL（SFT-PLL）适应于频率变化，并在保持恒定采样频率的同时提供了更好的谐波和DC偏移抑制。 因此，所提出的方法适合于以简单直接的方式进行数字实现。 这些独特的功能使SFT-PLL特别适用于连接弱单相微电网，在这些电网中，高谐波失真和频率变化是常见特征。 Simulink文件包含该方法的实现，并将其与二阶广义积分器锁相环（SOGI-PLL）进行比较，以验证所提出方法在变化的电网条件下的有效性和优势。 可以很容易地观察到，SFT-PLL在几乎所有测试场景中都提供了卓越的性能。 此处给出的实现

该模型有2个100 MVA的光伏模型，可运行于构网或跟网，其间有一个非常简单的电力系统，可以应用于故障。该模型在PSCAD V5中运行。

IOCP网络模型-附件资源