无刷直流电机Simulink仿真模型（附带论文）.rar inverter.m kaoshi.mdl referenceCurre.asv referenceCurre.m 毕业论文.doc 本文在MATLAB的SIMULINK的环境下，利用其丰富的模块库，在分析BLDCM数学模型的基础上，建立BLDCM控制系统仿真模型，整个控制系统主要包括电动机本体模块、逆变器模块、电流滞环控制模块、速度控制模块等。 1.反电势求取模块 本文直接采用了SIMULINK中的Lookup Table模块，运用分段线性化的思想，直观的实现了梯形波反电动势的模拟，具体实现如图4所示。 图 4 反电势求取模块 Lookup Table模块的实质是通过查表构造反电动势波形，只要把360°内的反电动势的单位波形预先输入至Lookup Table模块中，就能得到其单位理想波形，由前面的数学模型知道，反电势梯形波的幅值为：e=Ke*ω。其中Ke为电机的反电动势系数。具体的Lookup Table参数设置参照下表 1。 0.2速度PID控制模块 速度控制模块采用PID调节。 0.3参考电流模块 参考电流模块的作用是

模型 【作品名称】：基于FPGA的8位模型计算机设计与仿真【课程设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本设计将自顶向下地对8位模型计算机设计，完成系统设计、功能模块和仿真、系统顶层设计与仿真，加深了对"数字逻辑与数字系统"知识的理解，强化了理论知识，掌握了的实践和应用。 在QuartusⅡ环境下，采用VHDL语言构建算术逻辑运算单元、累加器、控制器、地址寄存器、程序计数器、数据寄存器、存储器、节拍发生器、时钟信号源、指令寄存器、指令译码器功能模块，以及模型计算机系统。在ModelSim仿真环境下，完成功能模块，以及模型系统仿真。

Dreamscapes 梦境 巨大外部场景的大量资源Unity艺术人物场景模型包插件美术资源包unitypackage 版本2.0 支持Unity版本5.3.1或更高 Dreamscapes 是用于创建巨大外部场景的大量资源集合。从小区域到巨大的外部环境，您都会在这个包中找到您需要的一切。 该软件包包含一些可与 Unity 地形系统以及内置树生成器一起使用的模型和纹理。您可以使用提供的基础纹理和材料创建自己的树木和灌木丛，可能性是无限的。 还包括三个演示场景，以帮助您为自己的场景设置灯光和颜色。创建每个场景都是为了展示所提供资产的多功能性，但可能性并不止于此。您可以轻松创建自己的梦幻般的地点。 在这里下载演示！ 资产清单： - 2 个山精灵 - 3个天空盒 - 7 颗晶体 - lowpoly - 7 个灌木丛 – 易于编辑！ - 10 种草纹理 - 易于调整，您可以在编辑器中为它们着色！ - 15 棵树 – 易于编辑！ - 13 种地面纹理 – 具有法线，以及一些草和泥的变化 - 22 块岩石 – 低多边形模型，包括法线贴图和每块 3 种颜色变化！ 更新V1.2 我们为树木和道具提供了

**Fama-French三因子模型**是金融学领域一个重要的投资组合理论，由经济学家Eugene Fama和Kenneth French在1992年提出。这个模型扩展了资本资产定价模型（CAPM），增加了市场风险之外的两个额外的风险因素，以更好地解释股票收益的差异。Fama-French三因子模型的三个因子包括： 1. **市场因子（Market Factor, Mkt-RF）**：这是CAPM中的核心因子，表示市场整体的风险回报，即市场指数收益减去无风险利率。 2. **规模因子（Size Factor, SMB - Small Minus Big）**：这个因子揭示了小市值公司相对大市值公司的超额回报。SMB因子通过比较小公司组合与大公司组合的平均收益率来度量。 3. **价值因子（Value Factor, HML - High Minus Low）**：价值因子反映了价值股（低市净率或低市盈率）相对于成长股（高市净率或高市盈率）的超额回报。HML因子通过对比高账面市值比（Book-to-Market Ratio, B/M）股票组合与低B/M股票组合的收益率来计算。 在《Fama French 1992 Table 1》的研究中，Fama和French使用了美国股票市场的历史数据，通过对大量股票的统计分析，验证了这三个因子对股票收益的显著影响。他们发现，在调整了市场风险暴露后，规模和价值因子仍然能够解释股票收益的异象，这为理解资产定价提供了新的视角。 `Fama-French-Replication.R` 文件很可能是用来复现该研究中计算因子权重和构建因子收益的过程。R语言是一种广泛应用的数据分析和统计编程语言，非常适合处理这种复杂的金融数据和模型计算。在这个脚本中，通常会涉及以下步骤： 1. **数据获取**：需要获取股票的收益率、市值、账面市值比等信息，这些数据可能来源于CRSP（Center for Research in Security Prices）、Compustat等金融数据库。 2. **数据预处理**：清洗和整理数据，确保所有股票的时间序列是连续的，同时处理缺失值和异常值。 3. **因子构造**：根据市值和B/M比例将股票分类，计算SMB和HML因子的月度收益。同时，获取市场因子Mkt-RF，通常是通过市场指数收益率减去短期国债利率得到。 4. **因子暴露度计算**：对于每个股票，计算其对三个因子的暴露度，这涉及到回归分析，以确定因子权重。 5. **因子收益计算**：根据股票的因子暴露度和因子收益，计算出每个股票因这三个因子所产生的预期超额收益。 6. **结果验证**：通过对股票的实际收益与因子模型预测收益进行对比，评估模型的解释力，看是否能复现出原文中的结果。 复现这个过程可以帮助我们理解和验证Fama-French三因子模型的有效性，同时也可作为进一步研究的基础，比如探索不同市场的适用性，或者结合其他因子（如动量因子）来改进模型。此外，这样的分析也常用于学术研究、投资策略制定和风险管理等领域。

Python大数据分析与机器学习之线性回归模型数据——“IT行业收入表.xlsx”IT行业收入表_

2023年AI大模型应用中美比较研究（附全文）

This book is perfect to get you started with probabilistic graphical models (PGM) with Python. It starts with a quick intro to Bayesian and Markov Networks covering concepts like conditional independence and D-separation. It then covers the different aspects of PGM: structure learning, parameter estimation (with frequentist or Bayesian approach) and inference. All is illustrated with examples and code snippets using mostly the libpgm package. PyMC is used for Bayesian parameter estimation.

该数据是通过裁剪人员后的图片，进行图像中手机的标注，适用于业务场景为先进行人员检测，再对人员图像中手机进行二次检测。 里面含有打电话数据共8201张，已进行标注和调整，有VOC标注格式和yolo标注格式两种，可直接用于YOLO的训练。也可转为自己想用的其他格式。 另有人员未打电话数据集10000多张，无标注内容。结合打电话数据集，可适用于分类模型的训练。 数据场景种类多，数据量大，数据质量高，实测yolov5目标检测训练效果好，模型可通用于各种场景下的识别，实际现场识别准确率能达到90%。

大规模语言模型：从理论到实践 (张奇,桂韬,郑锐,⻩萱菁) (Z-Library)

QT，C++使用技巧，详细介绍了一些Qt框架的各种功能和模块，以及如何使用Qt进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。实战应用参考资料，源码参考。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手Qt并掌握其高级特性。