不同类型电动汽车电池容量及百公里耗电量

含有一个word实验文档 以及一个MATLAB的代码，实现kalman估计，实验简单易懂，便于理解。

本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数，实现目标的量化描述。  针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术，完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险

Win7x64下的MFC中不可调用MSCOMM控件。所以在MFC下使用WinAPI来实现串口通信，亲测可用。

MATLAB图像处理 控制策略

做研究生期间，自我感觉很好的人脸识别论文，给大家介绍一下，希望对大家有用。

Vensim可提供一种简易而具有弹性的方式，以建立包括因果循环(casual loop)、存货(stock)与流程图等相关模型。 使用Vensim建立动态模型，我们只要用图形化的各式箭头记号连接各式变量记号，并将各变量之间的关系以适当方式写入模型，各变量之间的因果关系便随之记录完成。而各变量、参数间之数量关系以方程式功能写入模型。透过建立模型的过程，我们可以了解变量间的因果关系与回路，并可透过程序中的特殊功能了解各变量的输入与输出间的关系，便于使用者了解模型架构，也便于模型建立者修改模型的内容。

支持向量机(SVM)是2O世纪9O年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法，此方法能够在训练样本很： 的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用SVM 算法时车牌中的汉字字符进行识别，无字符特征提取提高了识别速度，并且可得到较高的识别率。实验讨论了SVM 算法用于字符识别时，不同的核函数时识别率的影响。实验结果表明，用SVM 算法进行车牌字符识别具有较高的识别率。

10A培太阳能充电控制器原理图加代码完全开放

基于改进K-SVD 字典学习的超分辨率图像重构，很好，推荐

该程序为小数时延滤波器matlab程序，实现小数倍采样周期时延，可以应用在许多场合，如语音处理、测距定位等。