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局部路径规划的人工势场法源代码经调试后发现可以避障且能到达目标点-Localpathplanningofartificialpotentialfieldsourcecanbefoundbydebuggingandcanreachthetargetpointofobstacleavoidance

人工智能实现基于动物识别的专家系统，运行完整无错。
合理。

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

人工智能中的智能算法——包括很好的遗传算法代码和讲解。

软件项目管理课程设计公司办公用品管理系统设计采用C#进行编制而成，具有稳定性好、安全性高的优点，可以供各公司相关人员管理办公用品。
本系统拥有用户管理、不同级别用户管理、办公用品信息管理、购入与损坏管理等信息录入功能，并可以对相关交易活动进行记录。
MDI窗体的使用，简洁明了，使用方便，所以研制的办公用品管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的数据处理手段，并具有非常好的功能扩展功能。
本系统的设计解决了一直以来人们使用传统人工的方式进行办公用品管理存在着许多缺点，如：效率低、保密性差等。
使用本系统对办公用品信息进行管理，具有手工管理所无法比拟的优点，能够极大地提高办公用品管理的效率。

人工智能/机器学习

编写此工具是因为物联网设备调试及批量出厂需要，硬件开发，肯定少不了串口工具，但网上找过几个，都不如意，如是产生了自己编写的想法，并且，因为物联网设备批量出货时，量很大，经常需要采集设备信息，如：模组IMEI号、ICCID、IMSI等信息，如是，在串口工具的基础上，本人添加了“出厂设备”按钮，实现了程序自动采集，只需要人工将设备从串口线另一端进行更换，设备的信息就会采集在列表中，采保证列表不会重复，并可以导出为Excel表文件，文档后面提供全部源码，源码采用Vs.Net2017开发，.NET4.6.2的框架。
C#

考点考务管理是学校考务管理的重要部分，需要面对大量的学生信息，采用人工处理将浪费大量的人力、物力和时间，且数据的准确性低。
因此，为了使考务工作适应信息化的需求，开发一个界面友好的考点考务管理系统是很有必要的。
应用该系统后可以有效的提高考试管理水平。
本文介绍了ASP.NET技术，并基于B/S模式采用ASP.NET技术和SQLSERVER数据库技术设计和实现一个考务管理系统。
该系统实现学院自行安排考试时间、地点、监考老师，考办进行考试安排审核，这更切合学院教学需要，降低了考务管理工作的工作量和节省了时间，同时考试安排完成后，学院可迅速获得考试安排时间和监考情况信息，为教学工作带来方便。
本系统界面友好，操作简单，使用方便。

本书翻译原文来自美国PGP安全软件公司的产品PGPDesktop9.9.0软件包中的JonCallas在2006年所著《AnIntroductiontoCryptography（IntroToCrypto.pdf(CRC-32:79EE7FEF)）》，原文的意旨在于使所有普通人都可以看懂这本关于密码学的书籍，经过翻译和改编，所以本书的文字简单，适合初学者阅读。
内容从密码学的历史到密码学在现实生活中的应用，而且书中没有深入讨论任何专业性的问题，也不会讨论算法的细节，否则不少人会看不懂，最多的就是一个名字、一个概念，甚至是一个比喻，也可能是一个简单的数学知识。
有兴趣的人可以从你感兴趣的方面深入的了解密码学。
原作者是处在美国的法律环境，美国的法律更新和加密技术发展一样快，文章内众多法律名称也为我们了解美国关于密码技术的法律做了介绍。
Cryptography在英语中是密码术、密码学的意思，外国人认为的“密码”一词是个动词，意味加密，也就是加密数据，他们强调的是这个过程，中国人称的“密码”是开启秘密的那个口令码，它是使用密钥文件的钥匙。
所以，外国人用词更加精确。
其实“密码学”原义是包含数据加密和数据解密2个过程，而从中文字面上看就误解成了研究破解密码的一种学问，认为研究密码学的都是在破译密码，不完全对。
破解密码的学问叫做：密码分析学！注释中有大量本人的“非官方”说明，遇到不懂的请参阅注释！注释中还针对中国读者添加了一些中国的实例，推荐遇到有注释的环节都仔细看看，表达的意思可能就是另外一种。
在前文出现的一些词汇你可能不是很明白，而在后面会有具体的介绍。
原版中的尾注很不方便，所以我把尾注全部改为当页下方的脚注，读者可以很快找到当页里面自己想要的东西！注释的链接有不少英文内容的，所以我建议大家努力学习英语！推荐阅读本书的人具有简单的计算机知识和高等数学的底子，其实用到的地方也不是很多，你不会这些也不必担心，下方的脚注仔细一看就完全可以明白。
没有翻译外国人的名字，名字只是字符代号而已，这样可以使你更容易的在互联网上搜索关于他们的故事。
本书的内容除了来自JonCallas的《AnIntroductiontoCryptography》，有一小部分是来自BruceSchneier的《应用密码学》，这是因为JonCallas写的过于简陋，入门都谈不上，高度刚刚碰到门槛，不小心可能会绊着，所以我稍微提升了一点高度。
附录部分并不是原书的内容，本书的英文书出自PGP官方人员的手，在一些细节就会有特别的广告嫌疑。
为了给读者一个更加宽阔的软件选择视野，我挑选了一些我认为比较可信的软件。
有些文字几乎是复制粘贴上去的。
因为实在找不出更好语句来阐述它们了。
我想应该不会有人在免费打广告的前提下问我要稿费。
如果有人想尝试重新翻译，我很赞成，这里给想尝试的人的一些建议：在翻译这类书前，并不是只要有英文的功底。
中国话——隔行如隔山，语言类的知识是无法解决这个问题的，推荐去图书馆参阅大量数学部分的知识，且包括密码学书籍的部分，并且要了解基本的计算机知识。
我并非PGP官方技术人员，也不是英文翻译专业出生。
翻译这本书纯粹是对英文和密码学的兴趣。
尽管我做了很细心的校对，书中的错误是难免的，也可能出现很多翻译的错误。
在这本“非官方”译本中有许多不足的地方希望PGP用户、广大热心网友、数学高人、密码学研究者指出。
同时感谢你们对这本书的支持。
目录：1关于本书-1-1.1什么样的人适合阅读这本书-1-1.2万丈高楼平地起.-1-1.3密码学很难——但是它使梦想变的简单.-1-1.4说难不难，说易不易-2-1.5究竟什么是密码学？-3-1.5.1隐写术-3-1.6这本书的历史.-4-1.7原书作者特别致谢-5-2为什么密码学那么重要？.-6-2.1走进缺口：骇人的事件.-6-2.1.1笔记本丢失事件-6-2.1.2无安全保护的网络资源-8-2.1.3个人身份信息丢失.-9-2.2法律法规-9-2.2.1含保密项的法律法规.-9-2.2.2复合法律法规-10-2.2.3违规警告的法律法规.-11-2.3限制加密技术的法律法规.-11-3密码技术的不完全历史.-13-3.1人工密码技术.-13-3.1.1代替密码和换位密码.-14-3.1.1.1代替密码.-14-3.1.1.2换位密码.-15-3.2机械密码技术.-

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。