卷积神经网络建立在卷积运算的基础上，它通过在局部感受野内将空间和通道信息融合在一起来提取信息特征。为了提高网络的表示能力，最近的几种方法已经显示了增强空间编码的好处。在这项工作中，我们专注于通道关系，并提出了一种新颖的架构单元，我们将其称为“挤压和激励”（SE）块，它通过显式建模通道之间的相互依赖性来自适应地重新校准通道方面的特征响应。我们证明，通过将这些块堆叠在一起，我们可以构建在具有挑战性的数据集上具有极好的泛化能力的 SENet 架构。至关重要的是，我们发现 SE 模块能够以最小的额外计算成本为现有最先进的深度架构带来显着的性能改进。 SENets 构成了我们 ILSVRC 2017 分类提交的基础，该分类提交赢得了第一名，并将 top-5 错误率显着降低至 2.251%，与 2016 年获胜条目相比相对提高了约 25%。

用Python代码实现了一个GBDT类，训练和预测数据，给出了运行示例。代码解释说明的博客地址：https://blog.csdn.net/u013172930/article/details/143473024 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过迭代地添加新的树来改进整体模型。GBDT的核心思想是通过不断学习前一个树的残差来构建新的树，以此来修正前一个树的预测误差。在每次迭代中，GBDT都会生成一棵新的决策树，然后将新的决策树与现有的模型集成在一起，以优化目标函数。这种算法特别适合处理回归问题，同时在分类问题上也有不错的表现。 Python作为一门高级编程语言，因其简洁性和强大的库支持，在数据科学领域得到了广泛的应用。在Python中实现GBDT算法，通常需要借助一些专门的机器学习库，例如scikit-learn。然而，在给定的文件中，我们有一个从头开始编写的GBDT类实现，这意味着它可能不依赖于任何外部的库，而是直接用Python的原生功能来完成算法的实现。 文件列表中的"gbdt.ipynb"可能是一个Jupyter Notebook文件，这是一个交互式编程环境，非常适合进行数据科学实验。该文件很可能是对GBDT算法实现的解释和使用说明，其中可能包含了详细的代码注释和运行示例。"cart.py"文件名暗示了它可能是实现分类与回归树（CART）算法的Python脚本。CART是一种决策树算法，可以用于生成GBDT中的单棵树。"utils.py"文件通常包含一些辅助功能或通用工具函数，这些可能是为了支持GBDT类的运行或者在实现过程中使用的通用功能。 这个压缩包文件包含了用Python从零开始实现GBDT算法的完整过程。它不仅提供了GBDT算法的代码实现，还可能包括了如何使用该算法进行训练和预测的示例，以及相关的辅助代码和工具函数。通过这样的实现，用户可以更深入地理解GBDT的工作原理，而不仅仅是作为一个“黑盒”使用现成的机器学习库。

内容概要：本文介绍了一种改进的EfficientNet模型，主要增加了ContextAnchorAttention（CAA）模块。该模型首先定义了基础组件，如卷积层、批归一化、激活函数、Squeeze-and-Excitation（SE）模块以及倒残差结构（Inverted Residual）。CAA模块通过选择最具代表性的锚点来增强特征表示，具体步骤包括通道缩减、选择锚点、收集锚点特征、计算查询、键、值，并进行注意力机制的加权融合。EfficientNet的构建基于宽度和深度系数，通过调整每个阶段的卷积核大小、输入输出通道数、扩展比例、步长、是否使用SE模块等参数，实现了不同版本的EfficientNet。最后，模型还包括全局平均池化层和分类器。 适合人群：对深度学习有一定了解并希望深入研究图像分类模型的设计与实现的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①理解EfficientNet架构及其改进版本的设计思路；②掌握如何通过引入新的注意力机制（如CAA）来提升模型性能；③学习如何使用PyTorch实现高效的神经网络。 阅读建议：由于本文涉及大量代码实现细节和技术背景知识，建议读者具备一定的深度学习理论基础和PyTorch编程经验。同时，在阅读过程中可以尝试复现代码，以便更好地理解各模块的功能和作用。

基于Simulink平台的110kV智能电网继电保护设计与实现：提升电力系统的安全稳定性,基于Simulink的110kV继电保护系统设计与实现：高效、稳定、可靠的电力保障方案,基于simulink实现的110kV继电保护设计实现 ,基于Simulink实现; 110kV继电保护设计; 关键技术实现; 保护装置配置; 安全性保障。,基于Simulink的110kV继电保护系统设计与实现 在当今的电力系统中，随着电网规模的不断扩大和智能化程度的提高，对于电网的安全稳定运行提出了更高的要求。传统的继电保护系统虽然能提供一定程度上的保护，但在面对复杂多变的电网环境时，往往显得力不从心。为了应对这一挑战，基于Simulink平台的110kV智能电网继电保护设计与实现成为了一种高效、稳定、可靠的电力保障方案。 Simulink是MATLAB的附加产品，它提供了一个可视化的环境用于模拟动态系统，并能够帮助设计、仿真和分析各种复杂的控制算法。在110kV智能电网继电保护系统的设计中，Simulink被用来模拟电网中的各种继电保护设备和它们的动作逻辑，从而在仿真环境中验证保护策略的有效性，确保实际应用的安全性和可靠性。 设计和实现一个基于Simulink的110kV继电保护系统，涉及的关键技术实现包括：模型构建、保护装置的配置、故障检测、保护策略的选择与调整、以及系统的动态仿真等。这些技术的实现能够确保在发生短路、过载、接地故障等异常情况下，保护系统能够迅速且准确地响应，从而最大限度地减少停电时间，保障电力系统的连续性和稳定性。 保护装置配置是继电保护系统设计的核心环节，涉及了选择合适的继电器、断路器等硬件设备，并为它们配置适当的保护特性。保护策略的选择需要根据电网的结构、运行方式以及设备的特性来综合考虑，既要保证保护动作的灵敏度和选择性，又要避免保护系统的误动和拒动。 在Simulink中实现继电保护的设计，首先需要根据实际电网的参数和结构，构建出精确的电网模型。随后，将保护装置模型集成到电网模型中，对保护装置进行配置和参数化。之后，通过构建各种故障场景，进行大量的仿真测试，以检验保护策略的有效性和系统对不同故障的响应速度。仿真测试不仅能够帮助发现设计中的问题，还能够对保护策略进行优化和调整。 此外，安全性保障在继电保护系统的设计中也是至关重要的。安全性保障不仅仅是技术问题，还涉及管理、法规、标准等多个方面。在设计阶段，需要充分考虑这些因素，并在设计中予以体现，以确保系统在实际运行中能够达到预期的安全性水平。 基于Simulink平台的110kV智能电网继电保护设计与实现，是一种综合了电网模型构建、保护装置配置、故障模拟、策略优化和安全性保障的复杂系统工程。通过这种方式，可以显著提高电网的安全稳定性，为用户提供高效、稳定、可靠的电力保障方案。

DBSCAN聚类算法是一种基于密度的空间聚类算法，它通过考察数据点周围的邻域来识别高密度区域，将紧密相连的点归为同一类。尽管DBSCAN在处理大型数据库和发现任意形状的簇方面具有优势，但它在效率和准确性方面仍有一些局限性。为了提升DBSCAN算法的性能，RIME技术应运而生，该技术着重于提高数据挖掘过程中的性能与准确度。 RIME技术通过引入一种新的距离度量和优化后的聚类策略，改进了DBSCAN算法的初始核心对象选取过程和簇的扩展过程。在数据点的邻域定义上，RIME可能采用了更有效的计算方式，从而减少了计算复杂度。此外，RIME还可能在确定簇内点和噪声点方面做出了调整，使得算法在不同密度的数据集上都能表现出较好的适应性和稳定性。 在实际应用中，RIME优化的DBSCAN算法能够在大数据时代背景下，为数据挖掘和聚类分析提供更加精确和高效的支持。由于大数据时代数据集的规模通常非常庞大，其中可能包含有噪声的数据点，也可能存在复杂的分布特征。因此，传统的数据挖掘方法在处理这类数据时往往会遇到性能瓶颈。RIME优化的DBSCAN算法可以更有效地处理大规模数据集，同时保持聚类的质量，为相关领域的研究和应用提供了重要的技术支撑。 从给出的文件列表中可以看出，相关的文章和文件主题都围绕着RIME优化的DBSCAN聚类算法以及其在数据挖掘领域的应用。这些文件包含了从引言、深度探索到实际应用分析的多个角度，涉及了文本、图像和超文本格式。通过这些资料的阅读与分析，研究人员能够深入了解RIME技术如何改善DBSCAN聚类算法，并将其应用于现实世界的大数据分析中。 RIME技术的提出和应用，是为了解决DBSCAN聚类算法在处理大数据时所面临的效率和准确性问题。通过改进距离度量和聚类策略，优化后的DBSCAN算法能更好地适应大数据时代的需求，为数据挖掘领域带来更为精准和高效的数据处理能力。相关研究人员可以通过分析给定的文件资料，全面掌握RIME优化DBSCAN聚类算法的理论基础和实践应用，进一步推动该领域的技术进步。

基于RRT的路径规划优化及RRT改进策略探讨,改进RRT路径规划算法研究：优化与性能提升的探索,改进RRT 路径规划 rrt 改进 —————————————— ,改进RRT; 路径规划; rrt 改进,改进RRT路径规划算法研究 在现代机器人技术与自动化领域中，路径规划算法扮演着至关重要的角色，它直接影响着机器人的移动效率与执行任务的能力。快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree，简称RRT）算法因其在高维空间中的高效性，成为了研究者们关注的焦点。RRT算法的基本思想是通过随机采样的方式构建出一棵不断延伸的树，逐步覆盖整个空间，最终找到一条从起点到终点的路径。 然而，传统的RRT算法在处理复杂环境或具有特定约束条件的问题时，可能存在效率不高、路径质量不佳等问题。因此，对RRT算法的优化与改进成为了学术界和工业界研究的热点。优化的方向主要包括提升算法的搜索效率、降低路径长度、提高路径质量、增强算法的实时性以及确保算法的鲁棒性等方面。 在探索路径规划算法的改进之路上，研究者们提出了各种策略。比如，通过引入启发式信息来引导采样的过程，使得树能够更快地向着目标区域生长；或者通过优化树的扩展策略，减少无效的探索，从而提高算法的效率。此外，还有一些研究集中在后处理优化上，即在RRT算法得到初步路径后，通过一些路径平滑或者优化的技术来进一步提升路径的质量。 针对特定的应用场景，如机器人在狭窄空间中的导航、多机器人系统的协同路径规划等，研究人员也提出了许多创新的改进方法。例如，可以在RRT的基础上结合人工势场法来处理局部路径规划中的动态障碍物问题，或者设计特定的代价函数来考虑机器人的动力学特性。 在研究的过程中，学者们还开发了许多基于RRT算法的变体。例如，RRT*算法通过引入回溯机制来改进路径，使得最终的路径不仅连接起点和终点，还能在保持连通性的同时，追求路径的最优化。还有RRT-Connect算法、Bi-directional RRT算法等，这些变体在保证RRT算法的基本特性的同时，通过一些策略上的调整来提升算法性能。 路径规划算法的研究领域充满了挑战与机遇。RRT算法及其改进策略的研究不仅为机器人导航提供了解决方案，也为其他领域如无人机飞行路径规划、智能车辆的自动驾驶等提供了借鉴。随着计算机技术的发展和算法的不断进步，我们可以预期未来的路径规划算法将会更加智能、高效和鲁棒。

基于N-K安全约束的光热电站电力系统优化调度模型：提升风电消纳与调度经济性,基于N-K安全约束的光热电站电力系统优化调度模型：提升风电消纳与调度经济性,含风电光伏光热电站电力系统N-k安全优化调度模型 关键词：N-K安全约束 光热电站 优化调度 参考文档：《光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度》参考光热电站模型； 仿真平台: MATLAB +YALMIP+CPLEX 主要内容：代码主要做的是考虑N-k安全约束的含义风电-光伏-光热电站的电力系统优化调度模型，从而体现光热电站在调度灵活性以及经济性方面的优势。 同时代码还考虑了光热电站对风光消纳的作用，对比了含义光热电站和不含光热电站下的弃风弃光问题，同时还对比了考虑N-k约束下的调度策略区别。 以14节点算例系统为例，对模型进行了系统性的测试，效果良好。 ,N-K安全约束; 光热电站; 优化调度; 电力系统; 弃风弃光; 14节点算例系统,基于N-K安全约束的光热电站优化调度模型研究

"Maxwell与Simplorer、SIMULINK的联合仿真实践：构建场路耦合模型，提升电机动态性能的研究资料","Maxwell-Simplorer-SIMULINK联合仿真技术：本体有限元模型与SVPWM策略下的Id=0双闭环控制研究",Maxwell联合，Simplorer，SIMULINK联合仿真。 Maxwell 中建立本体有限元模型，Simplorer中搭建的SVPWM策略下Id=0双闭环控制外电路模型。 可成功实现场路耦合联合仿真，也成自己的电机模型研究动态性能。 包含：多种仿真模型文件（很多，可以用于学习比较）电子资料，出概不 有相关文档支持。 ,核心关键词：Maxwell联合仿真; Simplorer; SIMULINK联合仿真; 有限元模型; SVPWM策略; 双闭环控制; 场路耦合联合仿真; 仿真模型文件; 电子资料; 相关文档。,Maxwell-Simplorer-SIMULINK联合仿真资料包

模糊PID与Carsim联合仿真下的ABS防抱死制动系统：优化制动性能与稳定控制,ABS模糊Pid联合仿真：Carsim与Matlab Simulink协同实现高效制动控制，优化滑移率，稳定轮速，提升制动性能,ABS 防抱死制动系统———模糊Pid Carsim与matlab simulink联合仿真，相较于单独使用simulink仿真更加可靠 (Carsim2019，Matlab2018a) 控制目标为控制车轮的滑移率在最优滑移率附近，使制动时车轮不抱死并且获得较好的制动性能。 控制方式为模糊PID控制器（附带模糊控制器设置代码，帮你入门模糊控制)，输入为实际滑移率与最优滑移率的偏差，输出为制动压力调节信号。 相比于PID控制器、逻辑门限值制动效果较好，轮速没有那么多抖动，较为稳定（视频中黑车为Pid控制器，蓝绿色的车是逻辑门限值的，其中黑车的制动距离明显较短)。 说明文档和模型注释说明。 同时欢迎一起交流ABS相关问题。 ,关键词： 1. ABS防抱死制动系统 2. 模糊PID 3. Carsim与matlab simulink联合仿真 4. 控制目标：控制车轮滑移率 5. 制动

在电子工程领域，单端转差分转换是常见的信号处理技术，主要用于提高系统的动态范围和降低噪声干扰。本文将深入探讨标题所提及的"带可调输出共模的多功能、精密单端转差分电路提升系统动态范围"这一主题。 让我们了解几个基本概念。差分电路是一种电路设计，它利用两个信号之间的差值来传输或处理信息，这种设计能有效抑制共模噪声，即同时影响两个信号的噪声。单端转差分转换则是将单端信号转换为差分信号，以增强信号质量并降低对外部噪声的敏感性。 "可调输出共模"是指电路能够调整其输出信号的平均电平，这个特性在某些应用中非常重要，因为不同的系统可能需要不同的参考电压。共模电压是差分信号中两个信号的平均值，通过调整共模电压，我们可以优化信号的噪声性能，并适应不同的负载条件。 "多功能"和"精密"是描述该电路设计的两个关键特点。多功能意味着电路不仅可以用于基本的信号转换，还能适应多种应用场景，如数据采集、通信系统、测试设备等。精密则强调电路在实现转换时的高精度和低误差，这通常是通过采用高质量的组件、精确的增益控制和优秀的温度稳定性来实现的。 提升系统动态范围是电路设计的主要目标之一。动态范围是指系统可以识别的最小信号与最大信号之间的比率，一个更大的动态范围意味着系统能处理更宽范围的信号幅度，从而提高整体性能。在本案例中，通过使用精密的单端转差分电路并结合可调输出共模功能，可以有效地提高系统的动态范围，使得系统在高噪声环境下也能保持良好的信号质量和信噪比。 "系统"在这里指的是整个包含该电路的电子系统，可能包括放大器、滤波器、采样保持器等其他组成部分。优化这些组件与单端转差分电路的交互，能够进一步提升系统的整体性能。 "带可调输出共模的多功能、精密单端转差分电路提升系统动态范围"这一技术旨在提供一种适应性强、性能优良的信号处理解决方案。通过理解并运用这些知识点，电子工程师可以在设计高精度、低噪声的电子系统时，显著提高其性能和可靠性。提供的PDF文档很可能是详细阐述这一技术原理和应用实例的专业资料，对于相关领域的学习和研究极具价值。