如何在Simulink环境中构建IEEE69节点配电网模型，并在此基础上集成风力发电、光伏发电等新能源设备以及SVC无功补偿设备。首先概述了IEEE69节点配电网的基本概念及其重要性，接着分别阐述了风力发电和光伏发电设备的建模方法，包括具体的Matlab代码片段用于创建和连接这些设备。随后讨论了SVC的作用机制及其在Simulink中的配置方式。最后强调了通过模拟实验验证模型的有效性，以确保新能源设备和无功补偿装置能够提升整个电力系统的稳定性与效率。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士，尤其是那些希望深入了解新能源设备和无功补偿技术在配电网中应用的人群。 使用场景及目标：适用于高校科研机构的教学与研究，电力公司及相关企业的项目规划和技术评估。主要目的是帮助研究人员更好地理解和掌握新能源设备和无功补偿设备的工作原理及其对配电网性能的影响。 其他说明：文中提供的代码片段仅为示例，在实际操作中可能需要根据具体情况进行调整。此外，随着技术的发展，未来可能会有更多先进的技术和设备被应用于此类模型中。

69号楼招标控制价编制说明1、 工程概况1、工程名称：69号楼2、工程地点：福建省 福州市3、工程概况：本工程性质系高层住宅，建筑等级为二类建筑，设计使用年限为50年。本工程结构，地上18层，地下一层

深度学习RNN（循环神经网络）是人工智能领域中一种重要的序列模型，尤其在自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务中表现出色。RNNs以其独特的结构，能够处理变长输入序列，并且能够在处理过程中保留历史信息，这使得它们在处理具有时间依赖性的数据时特别有效。 LSTM（长短期记忆网络）是RNN的一种变体，解决了传统RNN在处理长距离依赖时可能出现的梯度消失问题。LSTM通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息流，从而更好地学习长期依赖性。LSTM在NLP中的应用包括机器翻译、情感分析、文本生成等；在音频处理中，它可以用于语音识别和音乐生成。 1. LSTM应用：这部分的论文可能涵盖了LSTM在不同领域的实际应用，比如文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别、图像描述生成等。这些论文可能会详细阐述如何构建LSTM模型，优化方法，以及在特定任务上相比于其他模型的性能提升。 2. RNN应用：RNN的应用广泛，除了LSTM之外，还有GRU（门控循环单元）等变体。这部分的论文可能会探讨基本RNN模型在序列标注、语言建模、时间序列预测等任务上的应用，同时可能对比RNN和LSTM在性能和训练效率上的差异。 3. RNN综述：这部分论文可能会提供RNN的发展历程，关键概念的解释，以及与其它序列模型（如Transformer）的比较。它们可能会讨论RNN在解决梯度消失问题上的局限性，以及后来的改进策略，如双向RNN、堆叠RNN等。 4. LSTM综述：这部分论文将深入探讨LSTM的内部工作机制，包括其门控机制的数学原理，以及在不同任务中如何调整参数以优化性能。可能还会讨论一些高级主题，如多层LSTM、双向LSTM、以及LSTM在网络架构中的创新应用，如Attention机制的结合。 在毕业设计中，这些资源对于理解RNN和LSTM的工作原理，以及如何在实际项目中应用它们非常有价值。通过阅读这些经典论文，可以了解最新的研究进展，掌握模型优化技巧，并为自己的研究提供理论支持。无论是初学者还是资深研究人员，这个压缩包都能提供丰富的学习材料，有助于深化对深度学习中RNN和LSTM的理解。

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Tencent2018_Final_Phrase_Presto 腾讯2018广告大赛的决赛代码（初赛决赛数据格式一样，其实没区别。）。 两个LGB模型融合，最后成绩0.7534 赛题为相似人群拓展（Lookalike），基于广告主提供的一个种子人群（又称为种子包），自动计算出与之相似的人群（称为扩展人群）。 相关博客介绍： 原始数据下载（初赛）： 提取码：50du 2018题目手册： 提取码：u5jr 由于本次比赛数据量巨大，加上本人能力和毕业季精力有限，本开源的成绩并不是很理想，仅供参考。 这是一个纯LGB模型，包括普通统计模型和独热统计模型两部分，分别单独跑出两个模型的结果后，对result进行平均已获得最终结果。 普通统计特征包括： 简单ID计数统计，对kw,topic做词向量训练后聚类，利用交叉窗口统计ID的转化次数等。 独热统计特征包括： 简单ID独热编码，几个交叉ID的独热编码

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