提出了一种无需增加轨道和设备即可提高车站通行能力的方法。
在处理火车路线的过程中，通过将现有的固定的接近火车的锁定段转换为可变模式，可以缩短路线锁定时间并减少站内资源消耗。
这种方法提高了站点的容量。
同时，火车的延误可以Swift恢复正常。
讨论了一种变轨接近锁定段的方法。
显示了用于增加车站通过能力的数学模型。
显示了可变的列车接近锁定部分和固定模式对车站通过能力的影响之间的比较。
在处理火车路线的过程中，通过将现有的固定的接近火车的锁定段转换为可变模式，可以缩短路线锁定时间并减少站内资源消耗。
这种方法提高了站点的容量。
同时，火车的延误可以Swift恢复正常。
讨论了一种变轨接近锁定段的方法。
显示了用于增加车站通过能力的数学模型。
显示了可变的列车接近锁定部分和固定模式对车站通过能力的影响之间的比较。
2025/9/5 1:44:34
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船舶建立数学模型可以分为两种方法[]：第一种方法是从基本运动方程出发，以日本学派为代表的船舶运动分离型数学模型和以欧美学派为代表的整体型船舶运动数学模型。
2025/9/4 17:49:02
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bonespro是一款非常好用且功能强大的3dmax骨骼蒙皮插件，可以完美兼容3dmax2015、2016、2017、2018等版本，安装后就可以正常使用了，bonespro提供了强大好用的蒙皮功能，支持笔刷和转skin，载入模型后就可以对骨骼进行了修改了，内置了丰富的样式供大家参考，小编还为大家整理了bonespro的教程供大家参考，需要此款工具的朋友们欢迎前来下载使用。
onespro
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2025/9/4 5:26:02
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2018年ETH新版ROS课程资料汇总机器人编程-ROS主要内容摘要：本课程介绍机器人操作系统（ROS），包括机器人中常用的许多可用工具。
借助不同的例子，课程应该为学生与机器人一起工作提供一个很好的起点。
他们学习如何创建软件，包括模拟，连接传感器和执行器，以及集成控制算法。
目的：ROS架构：主，节点，主题，消息，服务，参数和操作控制台命令：浏览和分析ROS系统和catkin工作区创建ROS包：结构，启动文件和最佳实践ROSC++客户端库（roscpp）：创建您自己的ROSC++程序模拟ROS：Gazebo模拟器，机器人模型（URDF）和模拟环境（SDF）使用可视化（RViz）和用户界面工具（rqt）内部ROS：TF转换系统，时间，行李内容：本课程包括一个指导教程和练习，使用自主机器人时难度越来越高。
您将学习如何使用ROS从头开始设置这样的系统，如何连接各个传感器和执行器，以及如何实现第一个闭环控制系统。
借助不同的例子，课程应该为学生与机器人一起工作提供一个很好的起点。
他们学习如何创建软件，包括模拟，连接传感器和执行器，以及集成控制算法。
目的：ROS架构：主，节点，主题，消息，服务，参数和操作控制台命令：浏览和分析ROS系统和catkin工作区创建ROS包：结构，启动文件和最佳实践ROSC++客户端库（roscpp）：创建您自己的ROSC++程序模拟ROS：Gazebo模拟器，机器人模型（URDF）和模拟环境（SDF）使用可视化（RViz）和用户界面工具（rqt）内部ROS：TF转换系统，时间，行李内容：本课程包括一个指导教程和练习，使用自主机器人时难度越来越高。
您将学习如何使用ROS从头开始设置这样的系统，如何连接各个传感器和执行器，以及如何实现第一个闭环控制系统。
2025/9/3 17:24:26
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这项研究使用模型依赖和模型独立方法评估大鼠肝脏中肝纤维化的等级。
使用四氯化碳（CCl4）诱导37只大鼠肝纤维化;6只大鼠作为对照。
剪切波速度作为频率的函数，称为速度分散，是通过称为剪切波分散超声振动法（SDUV）的超声弹性成像方法在体外测量的。
对于依赖模型的方法，将速度色散数据拟合到Voigt模型以求解粘弹性模量。
对于与模型无关的方法，通过线性回归分析速度色散数据的模式，以提取斜率和截距特征。
通过两种方法获得的参数分别使用接收器工作特性（ROC）曲线分析进行评估。
结果表明，在区分F0–F1级和F2–F4级纤维化的所有参数中，ROC曲线下面积的截距值最大。
这一发现表明，模型非依赖性方法可以为肝纤维化分期提供模型替代方法的替代方法。
使用四氯化碳（CCl4）诱导37只大鼠肝纤维化;6只大鼠作为对照。
剪切波速度作为频率的函数，称为速度分散，是通过称为剪切波分散超声振动法（SDUV）的超声弹性成像方法在体外测量的。
对于依赖模型的方法，将速度色散数据拟合到Voigt模型以求解粘弹性模量。
对于与模型无关的方法，通过线性回归分析速度色散数据的模式，以提取斜率和截距特征。
通过两种方法获得的参数分别使用接收器工作特性（ROC）曲线分析进行评估。
结果表明，在区分F0–F1级和F2–F4级纤维化的所有参数中，ROC曲线下面积的截距值最大。
这一发现表明，模型非依赖性方法可以为肝纤维化分期提供模型替代方法的替代方法。
2025/9/3 16:53:27
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提出了基于深度学习的聚类算法模型,将深度学习和聚类技术结合起来。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
2025/9/2 17:17:55
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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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