国际学术会议poster模板（5个）

小型风力发电系统MPPT simulink仿真模型，包括风力机、DC-DC变换电路、MPPT等整个完整电路，可以直接出结果。建议使用2010b及以上版本打开

精简的knn定位算法，包含数据集，可直接运行

三自由度机械臂的运动工作空间，可以实现角度与坐标的变换 (2012-01-03, matlab, 10KB, 5次).zip

1. 搭建自己的简单二分类网络，使用pytorch训练和测试； 2. 将pytorch训练的pth模型转换成ONNX，并编码测试； 3. 含训练和测试数据，含训练ok的pth模型和ONNX模型，含完整python和C++实现； 4. 使用方法：首先运行“TrainTestConvertOnnx.py”执行“训练数据读入、模型训练、模型测试、导出onnx”，再运行“TestOnnx.cpp”测试onnx（需要配置OpenCV）；

帮助你快速对BLE的入门，还有一些实验的介绍，帮助你对整一个BLE的了解！

【实例简介】压缩包含源代码和原理文献，可以求解n对象博弈的混合策略纳什均衡，原作者是印度Bapi Chatterjee

概述该程序运行为实现设计我们的学校的平面图，包括10个以上的场所，每两个场所间可以有不同的路，且路长也可能不同，找出从任意场所到达另一场所的最佳路径（最短路径）。以方便进一步初次来观光和了解我们学校，找到最段路径，以此作为校园导航。

【实例简介】这里列出其中一些名堂: 1.[book] global optimization(全局最优化算法) 2.[book] numerical+optimization(数值最优化经典) 3.Convex Optimization Overview(凸优化技术综述) 4.Handbook of Global Optimization(全局优化手册 5.Introduction to Global Optimization 全局优化入门 .....

通过实例对人工神经网络的实际应用进行分析和讲解，清晰的代码一目了然每神经元有许多输入、输出键,各神经元之间以连接键(又称突触)相连,它决定神经元之间的连接强度(突触强度)和性质(兴奋或抑制),即决定神经元间相互作用的强弱和正负,共有三种类型:兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样,个神经元(一般很大)构成一个相互影响的复杂网终系统,通过调整网络参数,可使人工神经网络具有所需要的特定功能,即学习、训练或自组织过程。一个简单的人工神经网络结构图如下所示:上图中,左侧为输入层(输入层的神经元个数由输入的维度决定),右侧为输出层(输出层的神经元个数由输出的维度决定),输入层与输出层之间即为隐层。输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式,并由它传递给相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层,这些神经元在网络内部构成中间层,不直接与外部输入、输出打交道。人工经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层用于产生神经网络的输出模式。多层神经网络结构中有代表性的有前向网络(BP网络)模型Page 3 of 25多层侧抑制神经网络模型和带有反馈的多层神经网络模型等。本文主要探讨前向网络模型多层前向神经网络不具有侧扣制和反馈的连接方式,即不其有本层之间或指向前一层的连接弧,只有指向下一层的连接弧。代表是BP神经网终:输入模式由输入层进入网终,经中间各隐层的顺序变换,最后由输出层产生一个输出模式,如下图所示:输入层隐层输出层多层前向神经网终由隐层神经元的非线性处理衍生它的能力,这个任务的关键在于将神经元的加权输入非线性转换成一个输出的非线性激励函数。下图给出了一个接收个输入的神经元:Page 4 of 25神经元的输出由下式给出:这里输入的加权和(括号内部分)由一个非线性函数传递,表示与偏差输入相关的权值,表示与第个输入相关的权值。使用最广泛的函数是S形函数,其曲线家族包括对数函数和双曲正切函数,这些都可用来对人口动态系统、经济学系统等建模。另外所用的其他函数有高斯函数、正弦函数、反正切函数,在此不一一展开介绍,本文主要使用的激励函数是对数函数,函数表达式为函数曲线如下图所示对于有限输入量,对数函数输出范围为∈。在输入为=时,输出值为中问值输出在—附近随着输入的增加以相对快的Page 5 of 25速率增加并非常慢地到达上限。对于

DSP28377s的完整标准程序，已经在装置上运行，系统设置/ADC/PWM/定时器/GPIO/UART/IIC/SPI所有接口齐全，仿照就能用！