从理论上研究了增益辅助二维金属纳米粒子（NP）阵列中平面晶格等离激元（OLP）的共振放大。
由于角度相关的近场光学特性，可以通过调整入射光的角度来控制基于OLP的spaser的增益阈值。
事实证明，与活性等离子NP阵列相比，OLP的表面等离激元（SP）扩增阈值更低。
进行并排比较以不同入射角激发的ILP和OLP的电场定位和增强，以了解它们的不同打散性能。
结果还表明，NP阵列中晶格等离激元的增益阈值远低于单个NP中局部SP的增益阈值。

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虚构力拆穿包围算法使用于传感器收集近多少年引起了越来越多的人的存眷，这起首由Zou等人将虚构力引入到传感器收集，很明晰传感器节点以及机械人存在着许多怪异之处。
所以他们在虚构力使用于机械人规模的底子上，把传感器也看做是势场中的粒子，由于地球是个庞大的磁场以及地球四处存在着电磁场，能够把节点看做是存在势场中的粒子，如许传感器节点之间就存在着相互的联系。

针对于扩展卡尔曼滤波(EKF)以及无迹卡尔曼滤波(UKF)等高动态信号载波跟踪算法存在跟踪精度不高的下场,付与无迹粒子滤波(UPF)算法对于高动态北斗卫星信号载波举行跟踪。
UPF算法松散粒子滤波(PF)以及无迹卡尔曼滤波,付与PF对于载波外形变量举行估量,同时使用UKF滤波器对于粒子举行权值的重新调配,处置了粒子进化下场。
经由Matlab仿真比力,基于EKF、UKF、UPF的跟踪算法的载波频率倾向距离为-15~1五、-10~十、-4~4Hz,验证了UPF算法的良好性。

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一个用C++写的烟花燃放的特效法度圭表标准，付与粒子体系原理，渲染行使opengl

咱们照常付与gmapping举行舆图构建,gmapping是一个ros自带的舆图构建货物包,付与激光以及里程计的数据天生二维舆图.而行使amcl举行已经知机械人的定位,amcl全称adaptiveMonteCarlolocalization,是一个机械人二维情景的概率定位体系,在已经知舆图的情景中,行使粒子滤波跟踪机械人的位姿.ROS中的amcl节点定阅激光数据sensor_msgs/LaserScan以及舆图数据nav_msgs/OccupancyGrid,患上到机械人的估量位姿.

粒子群优化BP神经收集的权值以及阈值，内含详尽的代码阐发，便捷巨匠浏览

蒙特卡洛法模拟编写的盘算粒子的频频散射以及单次散射的比力

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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。