选取车辆当前位姿和参考位姿来构造车辆的动态位姿误差，建立车辆路径跟踪闭环控制系统的仿真模型，并设计了模糊自适应控制器，利用模糊推理的方法，对控制器的参数进行自动调整。
利用常规和模糊自适应控制算法分别进行仿真实验仿真结果表明，模糊自适应改善了控制器的动态功能且具有较好的自适应能力
利用常规和模糊自适应控制算法分别进行仿真实验仿真结果表明，模糊自适应改善了控制器的动态功能且具有较好的自适应能力
2019/5/2 6:14:12
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[摘要]本文讨论了空中加油问题中如何获取最大的作战半径的加油方式。
首先我们通过逻辑推理，算出在总辅机数n4情况下的最佳作战方案，找出其一般规律。
然后证明了对称性方法的最优性，求解时将辅机分为两类，一类专为飞机前进服务，第二类专为飞机前往服务，通过对称性方法、逐层分析和对比，利用穷尽列举法，得出了在满足假设条件下，按照n取值不同而确定的最优作战方案，依据得出的数据结果，利用spss软件拟合函数，预测出在时的关于n的渐进关系式。
接着在前两问的基础上，引进飞机可重复飞行的条件，通过对称性方法将模型简化为问题2的一种情况，求得。
在第4问中先通过图解法，以1架辅机确定另两个基地的位置，由于基地的不可移动性，联系问题3，讨论出。
最后利用图解法，与前几问联系求出第5问的解。
期间用到的大部分模型都做出了选择或舍去的证明。
本模型虽然在假设条件的限制下有一定的约束性，可是其通过计算机穷尽列举的方法，在许多问题中都有所应用，具有普遍性，也不失为一种算法。
本模型对于其它运输规划问题有一定的参考价值。
首先我们通过逻辑推理，算出在总辅机数n4情况下的最佳作战方案，找出其一般规律。
然后证明了对称性方法的最优性，求解时将辅机分为两类，一类专为飞机前进服务，第二类专为飞机前往服务，通过对称性方法、逐层分析和对比，利用穷尽列举法，得出了在满足假设条件下，按照n取值不同而确定的最优作战方案，依据得出的数据结果，利用spss软件拟合函数，预测出在时的关于n的渐进关系式。
接着在前两问的基础上，引进飞机可重复飞行的条件，通过对称性方法将模型简化为问题2的一种情况，求得。
在第4问中先通过图解法，以1架辅机确定另两个基地的位置，由于基地的不可移动性，联系问题3，讨论出。
最后利用图解法，与前几问联系求出第5问的解。
期间用到的大部分模型都做出了选择或舍去的证明。
本模型虽然在假设条件的限制下有一定的约束性，可是其通过计算机穷尽列举的方法，在许多问题中都有所应用，具有普遍性，也不失为一种算法。
本模型对于其它运输规划问题有一定的参考价值。
2018/1/19 21:01:55
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[摘要]本文讨论了空中加油问题中如何获取最大的作战半径的加油方式。
首先我们通过逻辑推理，算出在总辅机数n4情况下的最佳作战方案，找出其一般规律。
然后证明了对称性方法的最优性，求解时将辅机分为两类，一类专为飞机前进服务，第二类专为飞机前往服务，通过对称性方法、逐层分析和对比，利用穷尽列举法，得出了在满足假设条件下，按照n取值不同而确定的最优作战方案，依据得出的数据结果，利用spss软件拟合函数，预测出在时的关于n的渐进关系式。
接着在前两问的基础上，引进飞机可重复飞行的条件，通过对称性方法将模型简化为问题2的一种情况，求得。
在第4问中先通过图解法，以1架辅机确定另两个基地的位置，由于基地的不可移动性，联系问题3，讨论出。
最后利用图解法，与前几问联系求出第5问的解。
期间用到的大部分模型都做出了选择或舍去的证明。
本模型虽然在假设条件的限制下有一定的约束性，可是其通过计算机穷尽列举的方法，在许多问题中都有所应用，具有普遍性，也不失为一种算法。
本模型对于其它运输规划问题有一定的参考价值。
首先我们通过逻辑推理，算出在总辅机数n4情况下的最佳作战方案，找出其一般规律。
然后证明了对称性方法的最优性，求解时将辅机分为两类，一类专为飞机前进服务，第二类专为飞机前往服务，通过对称性方法、逐层分析和对比，利用穷尽列举法，得出了在满足假设条件下，按照n取值不同而确定的最优作战方案，依据得出的数据结果，利用spss软件拟合函数，预测出在时的关于n的渐进关系式。
接着在前两问的基础上，引进飞机可重复飞行的条件，通过对称性方法将模型简化为问题2的一种情况，求得。
在第4问中先通过图解法，以1架辅机确定另两个基地的位置，由于基地的不可移动性，联系问题3，讨论出。
最后利用图解法，与前几问联系求出第5问的解。
期间用到的大部分模型都做出了选择或舍去的证明。
本模型虽然在假设条件的限制下有一定的约束性，可是其通过计算机穷尽列举的方法，在许多问题中都有所应用，具有普遍性，也不失为一种算法。
本模型对于其它运输规划问题有一定的参考价值。
2018/1/19 21:01:55
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此工具箱只支持Python2版本，在Python3下可以自行修改。
允许使用单纯Python言语构建贝叶斯网络。
包含构建离散的贝叶斯网以及高斯贝叶斯网，推理算法包含消息树以及MCMC采样等。
允许搭建因子图模式下的BN网，同时包括网络实例。
有不清楚的地方欢迎一起交流。
允许使用单纯Python言语构建贝叶斯网络。
包含构建离散的贝叶斯网以及高斯贝叶斯网，推理算法包含消息树以及MCMC采样等。
允许搭建因子图模式下的BN网，同时包括网络实例。
有不清楚的地方欢迎一起交流。
2015/11/25 3:26:43
1.38MB
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此工具箱只支持Python2版本，在Python3下可以自行修改。
允许使用单纯Python言语构建贝叶斯网络。
包含构建离散的贝叶斯网以及高斯贝叶斯网，推理算法包含消息树以及MCMC采样等。
允许搭建因子图模式下的BN网，同时包括网络实例。
有不清楚的地方欢迎一起交流。
允许使用单纯Python言语构建贝叶斯网络。
包含构建离散的贝叶斯网以及高斯贝叶斯网，推理算法包含消息树以及MCMC采样等。
允许搭建因子图模式下的BN网，同时包括网络实例。
有不清楚的地方欢迎一起交流。
2021/9/20 22:16:33
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专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和处理问题的方法来处理该领域问题。
也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便处理那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家处理领域问题的计算机程序系统。
也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便处理那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家处理领域问题的计算机程序系统。
2016/2/22 2:33:33
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专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和处理问题的方法来处理该领域问题。
也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便处理那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家处理领域问题的计算机程序系统。
也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便处理那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家处理领域问题的计算机程序系统。
2016/2/22 2:33:33
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为处理模糊Petri网建模效率低、工作量大、易出错等问题，提出了模糊产生式规则自动生成模糊Petri网的方法，并给出了其映射模型。
该方法通过模型映射，结合图元生成与定位实现了模糊Petri网的自动建模。
避免了模糊Petri网建模的人为失误，提高了建模效率。
使知识库与模型库同步更新，保证二者的一致性。
有利于充分发挥模糊Petri网的知识表示、模糊信息处理与动态并行推理的优势，对模糊Petri网理论的广泛应用具有推动作用。
通过实例表明该方法是可行的。
该方法通过模型映射，结合图元生成与定位实现了模糊Petri网的自动建模。
避免了模糊Petri网建模的人为失误，提高了建模效率。
使知识库与模型库同步更新，保证二者的一致性。
有利于充分发挥模糊Petri网的知识表示、模糊信息处理与动态并行推理的优势，对模糊Petri网理论的广泛应用具有推动作用。
通过实例表明该方法是可行的。
2020/1/1 8:23:26
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Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，可以加速训练收敛。
但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weights和bias，实现在不影响精确度的前提下加速预测时间。
但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weights和bias，实现在不影响精确度的前提下加速预测时间。
2018/10/17 16:11:41
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创建了一个动物（食肉、食草）、植物（叶子、树枝、树）的本体，设置属功能够使用Protege自带的HermiT进行推理。
比如狮子属于食肉动物、长劲鹿属于食草动物。
比如狮子属于食肉动物、长劲鹿属于食草动物。
2016/10/21 21:29:44
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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。
2024-04-09 15:03
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