基于遗传算法的供应链多级库存优化控制，校梦琪，周晓光，在现代化物流业发展中，库存管理依然很重要。
区别于次要致力于研究经济批量订货的模型，随着科技的发展，库存问题可以依托于新型

组搜索优化算法GSO(GroupSearchOptimizer)是一种基于动物捕食原理的新型群智能优化算法。
本研究提出了一种改进的GSO优化算法:全局组搜索优化算法GGSO(GlobalGSO)。
次要在两个方面对GSO算法进行了改进,一是在迭代过程中引入加速系数,加快种群收敛速度,增强算法的局部搜索能力;二是用高斯函数来产生随机位置变异,扩大搜索空间,从而增强算法的全局搜索能力。
经过11个无约束测试函数和3个带约束问题的测试及与其他文献的比较可知,GGSO算法具有较好的局部和全局搜索能力,并且能够

基于分数阶傅里叶变换的新型双水印算法

Tree-SeedAlgorithm(TSA)是最近提出的一种基于群体的启发式搜索算法，用于处理连续优化问题。
在TSA中，树和种子代表优化问题的可能处理方案。
树木种群称为林分，林分中的树木数量是TSA的控制参数（在群体智能或进化计算算法中称为种群大小）。
TSA中有两个特殊的控制参数，它们的名称是搜索趋势-ST和将为每棵树产生的种子数-NS。
详情：http://mskiran.kisisel.selcuk.edu.tr/tsa/

matlab气象学代码PollyNET自动处理程序该存储库为数据提供了一个自动处理链。
描述该存储库包含用于自动处理和可视化数据的matlab代码。
该网络由世界各地的新型多波长拉曼偏振激光雷达组成，如海法以色列、中国北京和智利蓬塔阿雷纳斯。
激光雷达系统在过去30年中得到维护和更新。
它可以监测大气中微小的漂浮颗粒和水蒸气。
对于最高级的版本——，它有12个通道，包括8个远距离通道和4个近距通道。
如果仔细校准，它可以提供3β+2α+2S信息以及有关水汽混合比分布的信息。
随着PollyNET的发展，数据的积累急剧增加，实时数据流可以达到~GB。
因而，自动处理程序对于从激光雷达记录的激光雷达中同时翻译有关气溶胶分布、运输和气溶胶-云相互作用的信息至关重要。
该存储库中的程序可以自动校准激光雷达去极化、总通道和水蒸气通道，检索气溶胶密集特性的1小时平均无云剖面，并使用.有关程序和内部使用的算法的详细信息可以在.要求该程序已在MATLAB2014a和2018a中进行了测试。
并且它可以在window10和centos6上运行，已经

区块链和Web3.0如影随形。
区块链作为新一代信息技术的组成部分，是分布式网络、加密技术、智能合约等多种技术的新型集结体。
Web3.0引入去中心化互联网，使寻租第三方对用户交互行为和价值转移的控制力减弱。
本质上，Web3.0为p2p通信、领取、服务和市场提供了基础，拥有人工智能、分布式储存协议、以及更安全的密码体系。
而区块链正在当前web3.0的发展中发挥着重要作用。

熔喷非织造材料是口罩生产的重要原材料，具有诸多优点。
但是，这种材料非常细，在使用过程中经常因为压缩回弹性差而导致其功能得不到保障。
因此，科学家对其进行了更新，制备出新型材料。
新型材料工艺参数较多，并且不同参数还存在相互影响。
基于以上可知，建立工艺参数与产品功能之间的关系模型，将有助于疫情防控与产业发展。
本文针对插层熔喷非织造材料的功能控制展开深入研究，通过典型相关、XGBoost、皮尔逊person相关性、BP神经网络等方法，使用MATLAB、Python、SPSS、EXCEL等软件编程进行处理，得出了题目中结构变量、产品功能的变化规律；
建立了工艺参数与结构变量之间的预测模型；
建立了皮尔逊相关性判定模型，分析了结构变量与产品功能以及各自之间的关系等。
最终结合研究成果得出了实际产品生产中能够使得过滤效率尽量的高的同时力求过滤阻力尽量的小的工艺参数。
包含2022年华数杯详细代码与论文

这项工作基于我们的arXiv技术报告，该报告将出现在CVPR2017中。
我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。
您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。
点云是一种重要的几何数据结构。
由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。
但是，这会使数据变得不必要地庞大并导致问题。
在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不变性。
我们的网络名为PointNet，为从对象分类、部分分割到场景语义解析的应用提供了统一的架构。
虽然简单，但PointNet非常高效且有效。
在这个存储库中，我们发布了代码和数据，用于在从3D外形采样的点云上训练PointNet分类网络，以及在ShapeNetPart数据集上训练部件分割网络。

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。