内容概要：本文档详细阐述了6G网络协作通感一体化技术，旨在实现通信与感知的深度融合。文中首先分析了通信感知一体化的驱动力与应用场景，随后介绍了通感融合的工作模式和技术挑战。接着，文档深入探讨了网络协作通感的关键技术，包括系统模型、高精度同步、多节点协作机制、高精度感知算法和组网干扰管理。最后，展示了低频和高频网络协作通感的原型验证结果，并对未来发展趋势进行了展望。通过这些技术，6G网络将能够提供全域、全天候、低成本的泛在感知与连接能力，助力低空经济、智慧交通、智慧工厂等行业快速发展。 适合人群：从事通信、感知技术研发的专业人士，尤其是关注6G技术发展的研究人员和工程师。 使用场景及目标：① 提供全域、全天候、低成本的泛在感知与连接能力；② 支撑低空经济、智慧交通、智慧工厂等行业的数字化转型；③ 推动通信感知一体化技术的实际应用和发展。 其他说明：本文档由中国移动通信集团有限公司及相关企业联合发布，旨在推动6G技术的标准化、产业化及应用培育工作。

内容概要：本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度程序，旨在实现系统运行成本最小化并考虑碳交易机制。该程序涵盖了光伏、风电、热电联产、燃气锅炉、电锅炉、电储能和碳捕集设备等多种设备。通过Yalmip和Cplex求解器，程序实现了对不同设备的协同调度，确保在满足功率平衡和其他约束条件下，达到最低运行成本。具体步骤包括初始化参数、定义优化变量、构建目标函数、设定约束条件和求解优化问题。 适合人群：从事能源系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注双碳目标和低碳运行优化的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要优化综合能源系统运行成本和减少碳排放的实际应用场景。目标是通过合理的设备调度，在满足电力需求的同时，降低总体运营成本并实现低碳运行。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和解释，帮助读者理解和应用该优化模型。此外，还给出了调试建议和一些实用技巧，如避免约束冲突、合理设置参数范围等。

内容概要：本文深入探讨了单相Boost升压变换器的工作原理及其与PI+模型预测控制（MPC）的协同效应。文中详细介绍了单相Boost升压变换器的基础构成和工作方式，并重点讲解了PI控制用于电压外环、MPC用于电感电流内环的控制策略。通过MATLAB/Simulink和PLECS仿真环境进行了系统建模和仿真实验，验证了PI+MPC控制策略在提高系统动态响应速度和稳定性方面的有效性。此外，还提供了一个简化的代码示例，帮助读者理解和实现这一控制策略。 适合人群：从事电力电子系统设计的研究人员和技术人员，尤其是对单相Boost升压变换器和先进控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解单相Boost升压变换器及其控制策略的研究人员和技术人员。目标是掌握PI+MPC控制策略的具体实现方法，以及如何利用仿真工具优化电力电子系统的性能。 其他说明：本文提供的代码示例和仿真结果仅供参考，实际应用中需根据具体情况调整参数和模型。

在现代工作环境中，高效便捷的跨设备协作变得越来越重要，特别是在移动办公日益普及的今天。"手机电脑多屏协同软件 无延迟" 提供了一种创新的解决方案，旨在提升华为手机与台式机之间的协作效率，实现无缝对接，降低工作中的等待时间。这种软件的核心优势在于其无延迟特性，确保了用户在两个设备间切换和传输数据时能够得到流畅的体验。 我们来详细了解一下多屏协同技术。多屏协同是华为推出的一项特色功能，它打破了传统意义上的设备边界，允许用户在同一时间内在多个屏幕上操作不同的任务。通过无线连接，手机和平板可以与电脑共享屏幕，甚至可以直接在电脑上操控手机应用，实现跨设备的高效协作。 在实际应用中，多屏协同软件能为用户带来以下几大优势： 1. 文件互传：用户可以直接在电脑上拖拽文件到手机，或者从手机拖拽到电脑，无需借助第三方工具，极大地提高了工作效率。 2. 应用镜像：可以在电脑上查看并操作手机上的应用，比如处理邮件、编辑文档，或者回复消息，无需频繁切换设备。 3. 键盘输入支持：在电脑上使用键盘输入文本，对于需要大量文字输入的场景，如编写报告或回复长邮件，提供了更快捷的方式。 4. 通知同步：手机收到的通知会同步显示在电脑上，方便用户集中处理，避免遗漏重要信息。 5. 视频会议协同：在进行视频通话或会议时，可以通过多屏协同将手机的摄像头画面投射到电脑上，提高会议质量。 为了实现这些功能，多屏协同软件采用了先进的无线传输协议，保证了数据传输的速度和稳定性，同时，优化的编解码技术确保了无延迟的用户体验。此外，该软件还可能具备安全机制，如加密传输，确保用户数据在传输过程中的安全。 在使用多屏协同软件时，用户需要注意以下几点： - 确保手机和电脑都运行的是最新版本的操作系统，以支持最新的协同功能。 - 设备间需保持良好的无线网络环境，以避免网络延迟影响协同体验。 - 对于首次使用，需要在华为手机和电脑上按照指引进行配对和授权。 - 了解并掌握软件的操作流程，熟悉快捷键和功能设置，可以进一步提高使用效率。 "手机电脑多屏协同软件 无延迟" 是一款旨在提升生产力和便利性的工具，它通过无缝连接华为手机和台式机，实现了跨设备的高效协同。无论是办公还是娱乐，都能让用户享受到前所未有的便捷体验。通过不断的技术迭代和优化，未来多屏协同功能将会更加成熟和完善，成为更多用户不可或缺的日常工作助手。

标题基于协同过滤推荐算法的就业推荐系统研究AI更换标题第1章引言阐述就业推荐系统的研究背景、意义，介绍协同过滤推荐算法的应用及其在国内外的研究现状，并概述论文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义分析当前就业市场的现状，说明就业推荐系统的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状综述协同过滤推荐算法在就业推荐系统中的研究进展。1.3研究方法与创新点介绍论文的研究方法，并突出论文的创新之处。第2章相关理论概述协同过滤推荐算法的基本理论和其他相关理论。2.1协同过滤推荐算法原理详细阐述协同过滤推荐算法的工作原理和分类。2.2就业推荐系统相关理论介绍与就业推荐系统相关的理论，如用户画像、职业匹配等。2.3推荐算法评估指标说明用于评估推荐算法性能的指标，如准确率、召回率等。第3章就业推荐系统设计详细介绍基于协同过滤推荐算法的就业推荐系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括各个模块的功能和相互关系。3.2推荐算法设计具体阐述协同过滤推荐算法在就业推荐系统中的应用和设计。3.3数据库设计介绍系统的数据库设计，包括数据表的结构和关系。第4章就业推荐系统实现说明就业推荐系统的实现过程，

以下是一篇关于基于协同过滤推荐算法的超市商品推荐系统的论文概要： 标题：基于协同过滤推荐算法的超市商品推荐系统研究 摘要： 随着超市规模的扩大和商品种类的增多，顾客在购物过程中往往会面临选择困难。传统的商品推荐方式，如基于热销商品或促销信息的推荐，缺乏个性化和智能化，难以满足顾客多样化的需求。因此，本研究旨在设计和实现一个基于协同过滤推荐算法的超市商品推荐系统，以提供精准、个性化的商品推荐，提高顾客的购物体验和满意度，进而增加超市的销售额和竞争力。 关键词：协同过滤；推荐算法；超市商品推荐系统 一、引言 在现代超市经营中，商品推荐已成为提升顾客购物体验和增加销售额的重要手段。然而，传统的商品推荐方式存在诸多不足，如推荐内容单一、缺乏个性化等。为了解决这些问题，本研究引入了协同过滤推荐算法，旨在通过挖掘顾客的购物行为和偏好，为顾客提供更为精准和个性化的商品推荐。 二、相关理论基础 推荐系统概述：推荐系统是一种能够根据用户的历史行为和偏好，自动为用户推荐可能感兴趣的内容的系统。它在电子商务、社交媒体等领域有着广泛的应用。 协同过滤算法：协同过滤算法是推荐系统中的一种核心算法，它通过分析用

PPO算法是一种常用的多目标优化算法，可以用于求解复杂区域的多目标优化问题。本文将基于PPO算法，设计并实现一种复杂区域多艘无人水面舰艇协同探测的毕业设计论文及代码。 首先，我们需要确定问题的目标和约束条件。在本问题中，我们需要在复杂区域内进行多艘无人水面舰艇的协同探测，并且要求每艘舰艇都能够独立地完成任务。此外，我们还需要考虑舰艇之间的相互作用和干扰，以及舰艇的能源消耗和探测精度等因素。 接下来，我们需要选择合适的优化算法。PPO算法是一种常用的多目标优化算法，可以用于求解复杂区域的多目标优化问题。在本问题中，我们需要求解的是复杂区域内多艘无人水面舰艇的协同探测问题，因此我们可以选择PPO算法作为优化算法。 然后，我们需要设计算法的参数和约束条件。在本问题中，我们需要求解的是复杂区域内多艘无人水面舰艇的协同探测问题，因此我们需要设置一些参数和约束条件，例如初始解的选择、迭代次数、搜索范围等。 接下来，我们需要编写代码实现算法。在本问题中，我们需要求解的是复杂区域内多艘无人水面舰艇的协同探测问题，因此我们需要编写一些代码实现算法，例如初始化解、搜索、更新解等。

内容概要：本文介绍了一种创新的电力系统调频优化模型，该模型综合运用GAMS和MATLAB平台，实现了火电机组、海上风电和储能系统的协同调频。模型不仅考虑了传统的机组组合问题，还将频率安全约束融入优化过程中，确保系统频率稳定。具体来说，GAMS用于构建优化模型并解决复杂的数学规划问题，而MATLAB则负责处理时序数据分析和绘图展示。文中详细介绍了模型的关键组成部分，如频率动态方程、风电调频能力和储能充放电策略，并通过IEEE 39节点系统验证了模型的有效性和优越性。 适用人群：适用于从事电力系统研究、优化算法开发以及对智能电网感兴趣的科研人员和技术专家。 使用场景及目标：本模型可用于提高电力系统的频率稳定性，特别是在多能源协同工作的复杂环境下。目标是通过优化调度策略，在保证系统安全的前提下，降低成本并提升效率。 其他说明：作者提供了完整的代码实现（GitHub: FR-SCUC-39bus），并且指出了未来的研究方向，如风电调频能力的概率建模、储能寿命损耗与调频收益的博弈以及数据驱动的频率约束松弛机制。

### 基于Spark的协同过滤算法的国漫查询系统 #### 一、系统概述 在当前的大数据时代，个性化推荐系统已经成为许多在线服务平台的核心功能之一。为了满足日益增长的国漫爱好者的需求，本项目旨在设计并实现一个基于Apache Spark框架的国漫查询系统。该系统利用协同过滤算法，根据用户的观看历史和偏好来推荐相关的国漫内容。通过Apache Spark的强大处理能力，系统能够高效地处理大规模数据集，实现快速准确的推荐。 #### 二、系统架构 系统的整体架构可以分为以下几个层次： 1. **数据源层**：从多个国漫平台收集数据，这些数据包括但不限于用户观看记录、评分以及评论等信息。 2. **数据存储层**：利用分布式文件系统Hadoop Distributed File System (HDFS)来存储原始数据及经过处理的数据。HDFS提供了高容错性、可扩展性和成本效益高的数据存储解决方案。 3. **数据处理层**：采用Apache Spark进行数据预处理，包括数据清洗、转换和特征工程。Spark具备内存计算的优势，可以极大地提高数据处理速度。 4. **算法层**：实现协同过滤算法，主要包括两种类型： - **基于用户的协同过滤(User-Based Collaborative Filtering)**：根据用户之间的相似性来进行推荐。 - **基于物品的协同过滤(Item-Based Collaborative Filtering)**：根据物品之间的相似性来进行推荐。 5. **应用层**：提供用户界面，展示推荐结果，并收集用户的反馈信息以便进一步优化推荐算法。 #### 三、数据准备与处理 1. **数据收集**：通过网络爬虫技术或API接口从各大国漫平台获取数据。数据收集是整个推荐系统的基础，数据的质量直接影响到推荐效果。 2. **数据清洗**：对收集到的数据进行预处理，去除重复项、无效数据和异常值，确保数据的准确性。 3. **数据转换**：将数据转换为适合协同过滤算法处理的格式，例如构建用户-物品评分矩阵。这一步骤对于提高算法效率至关重要。 4. **特征工程**：通过对数据进行特征提取，增加算法的解释性和准确性。例如，可以从用户行为数据中提取用户的观看时间、偏好类型等特征；从物品数据中提取物品的类型、热度等特征。 #### 四、协同过滤算法实现 1. **相似度计算**：协同过滤算法的关键在于计算用户或物品之间的相似度。常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。选择合适的相似度计算方法对于提高推荐质量非常重要。 2. **预测评分**：根据用户的历史行为数据和相似度计算结果，预测用户对未观看物品的评分。这是推荐算法的核心步骤之一。 3. **生成推荐列表**：根据预测评分的结果，为每个用户生成一个Top-N的推荐列表。推荐列表的生成不仅要考虑预测评分的高低，还需要综合考虑其他因素，如物品的流行度等。 #### 五、系统实现细节 1. **Spark集成**：利用Spark MLlib提供的协同过滤工具或者自定义算法来实现推荐逻辑。Spark MLlib提供了丰富的机器学习算法支持，可以极大地简化开发过程。 2. **性能优化**：通过矩阵分解技术减少计算量，同时利用Spark的分布式计算能力提高算法执行效率。 3. **冷启动问题**：对于新用户或新物品，可以通过结合基于内容的推荐方法来解决冷启动问题。例如，可以根据新用户的注册信息或者新物品的元数据来推荐相关的国漫内容。 4. **实时推荐**：利用Spark Streaming处理实时数据流，实现动态推荐。这对于提高用户体验非常关键。 #### 六、系统测试与评估 1. **准确性评估**：通过交叉验证、均方根误差(RMSE)等指标评估推荐算法的准确性。这些评估方法可以帮助开发者了解算法的表现情况，并指导后续的优化工作。 2. **性能测试**：测试系统在不同数据规模下的响应时间和处理能力。性能测试有助于确保系统在高并发场景下也能稳定运行。 通过上述的设计与实现，基于Spark的协同过滤算法的国漫查询系统不仅能够为用户提供个性化的国漫推荐服务，还能够在大数据环境下保持高效的运行效率。未来还可以根据用户反馈和技术发展持续优化推荐算法，提升用户体验。

电子能谱，晶体衍射，表面形貌技术协同性及在表面和材料科学中的应用，孙长庆，，A combination of methods of crystalgraphy, electron energy spectroscopy and surface mophorphology could reveal comprehensive information abot bond geometry, valence density of stat