考虑风光火储的微电网优化调度 软件：Matlab+cplex 介绍：考虑风电、光伏、热电机组和储能优化调度，其中负荷考虑冬季或夏季两种场景，并且考虑晴天、多云、雨天、多风和少风场景，对风机考虑相应的故障概率，以火电储能运行费用最低为目标函数进行仿真验证。

自1900年代中期以来，土狼（Canis latrans）已Swift扩展到美国东北地区，这很可能是由于其栖息地的人为变化所致。 多项研究表明，土狼除了是顶级掠食者之外，还是机会饲养者，能够根据可利用性和密度来转换猎物。 他们的通才捕食方式允许他们改变饮食，并对他们所居住的生态系统产生广泛影响。 在本文中，从2009年至2012年在宾夕法尼亚州获得了177头土狼胃，并将其解剖以定义土狼冬季饮食。 使用临时参考骨骼收集物和一组SEM毛发图像识别内容物。 胃内容物被用于确定性二态性和冬季饮食之间的任何相关性。 据推测，如果宾夕法尼亚州的土狼表现出两性异性，则男性饮食可能与女性不同。 能够猎杀更大的动物可能会为雄性提供更高的热量回报。 作为这项研究的副产品，我们详细列出了按性别和地理位置排列的冬季C. latrans饮食中发现的猎物清单。

【PES6】EPT8.9最新2月冬季转会中文存档

Matlab读取BMP文件代码示例CUDA物理项目141/241 大卫·摩尔（David Moore）更新于2019年2月4日。 此代码按原样对10,000个粒子运行O（n ^ 2）CUDA模拟。 Galaxy1.txt是一个包含100,000个粒子的星系，并且在kernel.cu中将“ nSkip”设置为10，这意味着每获取十分之一粒子，其质量便乘以10。 编译说明 要运行，请将所有文件解压缩到目录中。 打开终端并cd进入目录。 然后输入“ make run”。 这会： 创建“ out”目录。 将kernel.cu编译为nbody可执行文件 运行./nbody，它输出30个.bmp文件 使用convert将位图放入.gif中 源代码如何工作： 大约50行kernel.cu是CUDA代码，其余是C ++。 ImageUtil.cpp和ImageUtil.h是我为输出图像编写的一些低质量实用程序。 我不建议您在项目中使用它们，但是它们对于调试很有用。 最好像往常一样在matlab或python中进行绘图。 在尝试简化三个单独的资源时编写了源代码文件kernel.cu . GPU Gems

HTML静态网页设计作业，采用DIV+CSS布局，共有多个页面，首页使用CSS排版比较丰富，色彩鲜明有活力,顶部导航及底部区域背景色为100%宽度。都是给学生定制的都符合学校或者学生考试期末作业的水平,有的有js，有的视频+音乐+flash的等元素的插入。 原生(HTML+CSS+JS),网页作品代码简单,可使用任意HTML编辑软件（如：`Dreamweaver、HBuilder、Vscode 、Sublime 、Webstorm、Text 、Notepad++` 等任意html编辑软件进行运行及修改编辑等操作） HTML5期末考核大作业源码 包含 个人、 美食、 公司、 学校、 旅游、 电商、 宠物、 电器、 茶叶、 家居、 酒店、 舞蹈、 动漫、 服装、 体育、 化妆品、 物流、 环保、 书籍、 婚纱、游戏、 节日、 戒烟、 电影、 摄影、 文化、 家乡、 鲜花、 礼品、 汽车、 其他 可满足大学生网页大作业网页设计作业需求, 喜欢的可以下载! 【查看更多源码地址】：https://blog.csdn.net/bigwhiteshark?type=blog

l-曲线矩阵代码糖尿病再入院预测 2014年NITK CMU冬季学校的研究项目：糖尿病再入院率分析，用于有效的医院资源管理和提高初诊效率。 医院再入院率分析 A.引言 1.重要性和问题！ 在印度和许多其他国家/地区，我们可以观察到排队等候医生的病人以及在急诊病房死亡的许多病人，而在适当的时间没有医生在场。 此外，由于缺乏医疗设备，护士，化验室和救护车，许多患者失去了生命。 这要求有效的医院资源管理。 如果在初期就诊断出许多疾病，例如癌症，心脏病等，就可以治愈。 在大多数情况下，患者会因某些疾病而入院，医生可能会在初次诊断时错过实际的并发症，由于此原因患者后来会出现严重的并发症，并可能导致其死亡。 因此，需要提高初始诊断的效率。 另一方面，处理同一患者的再入院将在一定时间内消耗给定人群的资源，从而增加了整体医疗费用。 因此，降低与重新录取相关的成本对任何国家来说都是非常重要的。 2.我们在做什么？ 问题！ 敏锐地观察上述问题，我们可以确定它们与医院的再住院密切相关。 因此，通过预测患者是否会在一个月内再次入院，我们可以估算出再入院率，这有助于根据特定时间和地点所需的医生，医疗设备等的类型

HLS-LZ77 这是LZ77数据压缩算法的HLS实现的一个回购，LZ77数据压缩算法是第二个面向领域的定制计算冬季营（ 2021 Xilinx冬季营）的项目。 该项目正在开发中。 项目建议书 HLS-LZ77将使用Vivado HLS在Zynq-7000 FPGA上实现LZ77数据压缩算法。 该项目的实施将分为两个部分，即PS（处理系统）和PL（可编程逻辑）。 为了加快压缩进度，将在PL侧执行LZ77算法。 为了快速迭代，硬件开发需要使用HLS（高级综合）。 PS将负责人机交互。 该软件部分至少将在SDK中实现，其OS平台是独立的。 如果可能的话，软件也将在PetaLinux版本上实现。 PS和PL将通过AXI（高级可扩展接口）总线进行通信。 平台 ALinx AX7020 FPGA开发板（带有Zynq-7000系列XC7X020-2CLG400I） Vivado 2018

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数据结构图投资组合分配 使用邻接矩阵或邻接表和各种算法（例如深度优先搜索，广度优先搜索和Dijkstra算法）存储的无向和有向图抽象数据类型的Python3实现。 该项目在2021年冬季季度完成，在Tim Alcon教授的指导下，在OSU的CS 261数据结构课程中完成。 这两个文件中已经提供了各种测试用例。 只需运行： $ ./d_graph.py 或者 $ ./ud_graph.py