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法兰克福歌德大学3D公共交通模拟器（2019秋季）学士学位论文 一般信息 主管： ，电子邮件： ，电子邮件： 院校： 学士论文主题： （德国）：互动与3D互动-法兰克福北市人事局模型（Stadtmodells am Beispiel des Personennahverkehrsnetzwerks der Stadt Frankfurt） （英语）：使用法兰克福市本地公共交通网络的示例开发和测试交互式3D城市模型 项目描述 该项目的目的是开发公共交通模拟框架，该框架可以用作开发更复杂的模拟和应用程序的基础。 它由3D城市模型，本地公共交通及其网络连接的图形表示和交互式功能组成，该

fir带通滤波器matlab代码使用G_best引导的布谷鸟搜索算法高效设计FIR滤波器 这项工作是我的本科论文的一部分。 抽象的： 此存储库提供了使用G最佳引导的杜鹃搜索（GCS）算法的有限冲激响应（FIR）滤波器的有效设计。 为了减少传统的Cuckoo搜索算法（CSA）中的参数依赖性以及在滤波器设计问题中更好地搜索最佳系数，在所建议的GCS中对CSA方法进行了一些修改，这导致与Cuckoo搜索算法的收敛速度显着提高。最佳解决方案。 在这里，已经使用GCS ， CSA和人工蜂群（ABC）算法为Type1和Type 2 FIR设计了低通和带通滤波器。 结果： 从GCS，CSA和ABC的图形和统计观察（）中可以看出， GCS在收敛速度，执行时间和过滤器响应方面均超过了竞争对手。 此外，使用建议的GCS开发的滤波器获得的阻带衰减（As）和通带纹波（Rp）远远优于使用CSA，ABC或Parks and McClellan（PM）方法设计的滤波器。 一项平均研究表明，对于较低阶的LPF（类型1和类型2的阶次均小于40），GCS显示As升高9.23％ ，Rp降低26.05％ 。 对于更高阶的LP

1-内蒙古大学计算机学院学士学位论文的格式及写作要求.doc 计算机学院

使用深度神经网络的光学音乐识别 抽象的 光学音乐识别是一个充满挑战的领域，在许多方面都与光学文本识别类似。 但是，它带来了传统的基于管道的识别系统所面临的许多挑战。 在手写文本识别领域，端到端方法已被证明是优越的。 我们试图将这种方法应用于OMR领域。 具体来说，我们专注于手写音乐识别。 为了解决培训数据的不足，我们开发了一种用于手写音乐的雕刻系统，称为Mashcima。 此雕刻系统成功模仿了CVC-MUSCIMA数据集的样式。 我们在CVC-MUSCIMA数据集的一部分上评估了我们的模型，这种方法似乎很有希望。 论文文本 您可以在阅读整个论文 在新机器上设置 确保已安装所有必需的python软件包： pip install numpy pip install cv2 pip install tensorflow # tensorflow version 1 is needed pip

ECNUThesis-Undergraduate 华东师范大学本科生学士学位论文模版 本模版使用 LaTeX3 重构了 的 ， 并将个人信息的填写、个性化设置、命令、环境等进行了一定的封装，让使用者可以更加方便地使用 LaTeX 进行创作。 Ver 0.1.2 模板中默认添加了对 bicaption 和 booktabs 两个宏包的引用，前者提供了符合学校要求的双语图表注释，后者提供了三线表所需要的组件。 修正了附录中章节的编号及显示。 修正了英文摘要及关键词的字体。 Ver 0.1.1 在 style 设置中增加了 fontMath 的设置接口，以便使用者更加方便地更换数学公式字体。 使用环境 本模版只能使用 XeLaTeX 进行编译，使用其它 LaTeX 引擎将会导致编译失败。所以请安装最新版的 TeX Live ，并使用 XeLaTeX 进行编译。 若您的个人计算机中仍安装了老旧的

轮胎模型matlab代码Matlab_vehicle_modelling Matlab EV仿真模型，用于学士学位论文 %%读我%% 要运行模拟，必须遵循以下步骤。 确保将Microsoft Office Excel设置为将点用作小数点分隔符，将逗号用作千位分隔符（加载自定义GPC驱动器循环功能需要此功能） 确保已下载并安装了“ MathWorks Automotive的动力总成模块组行驶周期数据”附加组件。 这可以从matlab本身完成，方法是打开“加载项”页面并搜索“动力总成模块组行驶周期”（启用包含正式行驶周期（例如NEDC和EPA行驶周期）的行驶周期块是必需的） 一旦完成了前面的步骤，就可以启动模型。 这将为模型提供所需的车辆布局参数，并指定牵引条件，无论是干停机坪，湿塔玛克面包，雪还是冰。 要初始化模型，请打开initializeModel.m脚本并运行它。 在命令提示符下，指定车辆的参数 一旦运行了initializeModel.m脚本，就可以选择并运行EV_basic_8_1.slx Simulink模型文件。 如果遵循了前面的步骤，则不会出现任何错误代码。 （必须注意，

跨域故障检测 包含实验代码和我的学士学位示例的存储库：通过最佳传输进行跨域故障检测。 更多细节即将推出！ 动态系统 实施基准 两缸系统 连续搅拌React釜（CSTR）[1] 型号识别 一阶加延时 二阶加延时 PID调整 直接合成[2] 实施算法 基于实例的传输 内核均值匹配（KMM）[3] Kullback-Leibler重要度估计数（KLIEP）[4] 最小二乘重要性拟合（LSIF）[5] 基于特征的转移 传输成分分析（TCA）[6] 测地线内核（GFK）[7] 主成分分析（PCA）[7] 领域对抗神经网络（DANN）[8] 基于最佳运输的转移 Sinkhorn Transport [9]-已在库中实现 Monge Transport [10]-已在库中实现 联合分配最优运输（JDOT）[11]-改编自 结果 比较研究 React顺序 1.0 0.

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