一、欣赏秋色，激趣导学。
1.教师引述：这儿有几幅画面，想让同学们欣赏一下，并说说是什么季节的景色，好吗？2.（课件出示2）在舒缓的音乐声中，教师一一出示有关秋天景象的图片或展示课件。
3.引导交流，唤起情感：你喜欢秋天吗？为什么？4.学生交流看法和感受。
5.想象导学：（1）请发挥一下你们的想象力，说说是谁把美好的秋色带到我们的眼前？（2）有位朋友觉得是那清凉而又温柔的雨把秋天带给了我们。
（板书课题，学生齐读课题。
）在他的眼里，那细细的雨犹如一位变幻神奇的魔术师，想听听他是怎么说的吗？二、读通课文，认识字词1.提出自学要求：（课件出示3）（1）框出生字，在生字框中给生字注音。
（2）标出段号，读通句子。
把理解的或不理解的字词、句子标上记号，以备讨论交流。
（3）把你喜欢的语句用“”画出来，并说说为什么喜欢它。
（4）说说这篇文章介绍了秋雨的哪些方面？2.学生按要求自学，批注或利用学习工具解惑，师巡视，了解学情。
3.反馈学生自学情况。

保险行业是典型的文档、单证密集型行业，从客户投保填写投保单，到承保后的保单、发票、批单、信函等等，在业务办理中会产生大量的纸质单据、凭证，交付客户的同时也需要公司内部留档保存，需要消耗大量纸张，另外纸质单证的存档、调阅、管理等需要花费很多人力和物力。
更重要的是，纸质单证带来的线下流程将影响业务时效性、制约客户服务质量的提升。
实现纸质单证电子化、无纸化不仅可解决前述问题，也完全符合近年来国家一直提倡的绿色金融理念，能在社会上形成良好的正向反馈，有力推动绿色金融的发展

操作系统中多级反馈队列调度算法C语言模拟实现

在本文中，我们主要关注具有量化输入反馈和任意数据包损失的离散线性系统的稳定性问题。
详细分析了最粗糙的量化策略，以确保系统的渐近稳定性。
如果最粗糙的量化器是对数的，渐近稳定该系统的必要和充分条件被转化为代数Riccati方程，然后转化为一些LMI。
然后获得对数量化器的量化密度在所有与丢包有关的Lyapunov函数上的最小值根据这些LMI。
此外，我们还证明了对数量化器的扇区绑定方法对于具有任意数据包丢失的系统仍然有效。
渐近稳定性问题可以转换为具有扇区边界不确定性的鲁棒控制问题。
不确定系统的鲁棒稳定性被公式化为一些LMI。
最后，给出一个例子来说明本文结果的有效性。

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

BUCK-boost双闭环反馈电路的设计，以及调试，扰动分析，负载的分析

本系统采用SPCE061A单片机作为控制系统的核心，通过光电编码盘实现对悬挂物位置的精确测量，并引入局部闭环反馈控制环节对误差进行修正。
在寻迹过程中，采用无线数传通讯的反馈方式替代了有线连接的反馈方式，避免了线缆牵引带来的控制误差。
系统采用点阵液晶和触摸控制屏实现了友善方便的人机交互界面。

国外经典教材中文版本书是一本介绍开关电源理论与工程设计相结合的工具书，介绍了电源在系统中的作用、电源设计流程、开关电源设计、开关电源与线性电源的比较、改善开关电源效率的整形技术。
重点介绍了开关电源电路拓扑的选取、变压器和电感设计、功率驱动电路、反馈补偿参数的设计、保护电路。
对减少开关电源损耗的先进技术，如同步整流技术、无损吸收电路、波形整形技术，也作了深入的介绍。
另外，通过大量实例，介绍了开关电源的设计方法，还介绍了功率因数校正、印制电路设计、热设计、噪声控制和电磁干扰抑制等内容。
本书可供从事开关电源开发的工程技术人员参考使用，也可作为高等院校电力电子技术专业及相关专业高年级大学生、硕士生、博士生和教师的参考书使用。

这个已经是旧版本了，有很多文字都无法转换，推荐最新版本https://blog.csdn.net/lxf2580/article/details/54409636，但是这个最新版本好像也只适用于2019以前的Excel，office2019据反馈说用不了。

摘要—本文首次解决了这个问题一类不确定随机变量的自适应输出反馈控制方法时变时滞的非线性严格反馈系统使用神经网络（NNs）。
圆判据适用于设计一个非线性观测器，没有线性增长条件取决于系统状态，将其强加于非线性函数。
假设系统中存在时变延迟输出，仅采用NN来补偿所有未知数非线性项取决于延迟输出，因此，提出的控制算法比现有的算法更简单描述了不确定系统的NN反推控制方案用常微分方程举三个例子证明在中提出的控制方案的有效性这篇报告。

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。