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ROY Billinton写的电力系统可靠性评估

压缩文件包含了一个使用Three.js框架加载obj+mtl模型文件的3d机房实例效果，可用于参考如何使用Three.js加载3dMax之类的软件做出来的obj模型文件以及mtl材质文件。可本地运行（使用火狐浏览器），或者开启本地服务运行也可以。

数字钟要求显示时间、日期、闹钟设定时间。利用切换按键进行年月日、时间、闹钟定时操作，三种状态均可用增减两个按键进行调整，对于选中的数码管调整位，通过闪烁表示已经选中，例如：首先切换至日期，选中表示“年”的数码管，那么选中的位进行0.5秒的闪烁表示选中，其次可通过增减按键进行数字的增减。另外在按键消抖后，每次按键按下，蜂鸣器响表示已经按下；设定的闹钟到时候，按下任何按键均停止蜂鸣器，若没有按键按下，蜂鸣器长响至1min时长后，自动停止

得到任意一张图片，将图片等分成3*3的块，然后将各个块保存起来。

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详细讲述了MATLAB中模糊控制模块的使用方法，并图文并茂的展示了使用教程，并且以实例为背景讲述了使用过程。

【实例简介】基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型。 首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色 模型、 神经网络以及 神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。 与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。 最后，本文采用基于 神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

一个apk兼容所有的车载canbus协议，不用把每种车型的车载协议分开搞成多个apk，不管是否为空调、倒车、影音、模式切换等的数据帧，只需要根据数据头，譬如0x21或者0xED等不同的数据帧来进行协议解析。详情介绍请看相关博客http://blog.csdn.net/Visrul/article/details/79434318

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