注意：需要优化工具箱才能使wilson.m正常工作它包括用于多余吉布斯能量的二参数模型Margules，Van Laar和Wilson，因此，用于活度系数。 二元混合物的VLE数据必须可用。 它们存储在变量中： x1-平衡液体摩尔。 组分1的压裂y1-平衡蒸气摩尔。 组分1的压裂P系统压力 在运行wilson.m，van laar.m和margules.m之前，请确保已加载这些变量。 还必须提供纯物质的饱和压力。 程序将计算模型参数，均方根以进行性能比较，然后根据模型绘制系统压力并与给定的实验数据进行比较。 这两个程序使用的方程都是基于Smith，Van Ness，Abbott和Swihart在他们的书《化学工程热力学概论》（第8版）中提出的方程。 文档中的样本问题也来自本书。 对于UNIQUAC，请提供结构和二元相互作用参数，以及两个组件的Antoine系数。 所用的方程式来自Pra

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关于 在当今以短消息和推文为交流核心的世界中，表情符号已成为表达思想和情感的主要形式。 它们突破了语言障碍，使人们可以非常简洁地表达全部内容。 随着表情符号在日常生活中的使用越来越多，有时我们会失去文本的上下文，并不确定是否要根据文本使用哪种表情符号。 我们的项目旨在通过分析给定文本的情绪并预测与之相关的表情符号，根据给定的文字建议表情符号。 要求 Python> = 3 NLTK> = 3.2.3 凯拉斯> = 2.0.7 词嵌入 下载 将它们放在src文件夹中 使用方法 朴素贝叶斯分类器（ nb ） 决策树分类器（ dtc ） LSTM（ lstm ） 双向LSTM（ blst

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该程序通过 Sage-Husa 算法的修改版本实现了自适应卡尔曼滤波器。 通过噪声仿真，与原始卡尔曼滤波器相比，它可以获得更好的信号估计性能。 在这个程序中，因为测量值等于状态变量加入了一个噪声，所以Sage-Husa可以直接估计总噪声。

Polygon Clipper（基于 gpc-library）用于对两个多边形执行代数运算。 给定两个任意多边形（可能自相交，可能包含Kong洞，可能由多个轮廓构成），Polygon Clipper 用于计算 diff、union、AND、XOR 运算的结果多边形。 所有多边形都指定为结构，如 example.m 文件中所述。 gpc-library 归功于 Alan Murta (s. ReadMe.txt)。

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