设计了一种新型电磁共振吸收超常材料。
这种材料具有金属-绝缘体-金属结构特性，其顶部的金属层由四瓣扇形金块构成。
模拟发现，此结构在可见光和紫外频段具有良好的电磁吸收能力，且位于四瓣扇形金块下的介质层的形状、尺寸和介电常数的变化对该材料的吸波能力具有很大的影响。
当四瓣扇形金块下的介质层为同等半径的圆柱形状，材料为氧化铝，厚度一定时，结构的吸收率高于90%的相对吸收线宽达到0.76，吸收范围从可见光波段延伸至紫外光波段。
该研究为电磁吸波器件的设计和制造提供了一定的理论依据。

提出并设计了一个应用数字微镜(DMD)的哈达玛变换近红外光谱仪。
以光栅为分光元件，用DMD代替传统的机械式哈达玛编码模板进行光学调制，用InGaAs单点光电二极管探测调制后的光谱信号。
综合考虑分辨率、能量利用率、像差和体积等因素，合理选择狭缝长和宽、光栅入射角及透镜焦距，采用光路分段优化法进行光学设计，通过DMD面阵上的狭缝像和探测器上的点斑尺寸等分析设计结果。
模拟分辨率优于4nm，探测器上点斑尺寸小于3mm,光学系统尺寸为75mm×25mm×85mm。
为提高光谱仪对弱光谱信号的探测能力，在系统前加入了一种集光结构，使从光纤出射的光能的利用率理论值提高24.2%。
实验结果表明，该光谱仪的光谱分辨率优于6nm，通过添加集光结构可以大大提高光谱仪的能量利用效率。
该光谱仪具有分辨率高、能量利用率高、体积小、成本低等优点，有广阔的应用前景。

研究了1MeV和1.8MeV电子辐照下GaInPGaAsGe三结太阳电池的辐照损伤效应.电学性能研究结果表明,GaInPGaAsGe三结太阳电池的开路电压、短路电流和最大功率随辐照剂量的增加发生明显衰降,在1MeV电子辐照下剂量为1×1015cm-2时,与辐照前相比最大功率衰降了17.7%.暗I-V特性分析表明,高能电子辐照下三结电池串、并联电阻的变化是引起太阳电池电学性能衰降的重要原因.光谱响应分析结果表明,GaInPGaAsGe三结太阳电池电学性能发生明显衰降的主要原因是其GaAs子电池的严重损伤造成的,而GaAs子电池的损伤主要表现为基区底部光生载流子收集效率的明显衰降.提高GaInPGaAsGe三结太阳电池抗辐照能力的关键在于尽可能地减小GaAs子电池的基区损伤

高清扫描资源，Python作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。
而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。
再加上Numpy和matplotlib这两个翅膀，Python对数据分析的能力不逊于Matlab。
Python还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python接口。
尤其是在linux下，可以使用Python将不同的软件组成一个工作流，发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。
比如我们可以使用Mysql存储数据，使用R分析数据，使用matplotlib展示数据，使用OpenGL进行3D建模，使用Qt构建漂亮的GUI。
而Python可以将他们联

《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。
全书共10章，内容包括矩阵代数基础、特殊矩阵、矩阵微分、梯度分析与最优化、奇异值分析、矩阵方程求解、特征分析、子空间分析与跟踪、投影分析、张量分析。
前3章为全书的基础，组成矩阵代数；
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为了方便读者对数学理论的理解以及培养应用矩阵分析进行创新应用的能力，本书始终贯穿一条主线物理问题“数学化”，数学结果“物理化”。
与第1版相比，本书的篇幅有明显的删改和压缩，大量补充了近几年发展迅速的矩阵分析新理论、新方法及新应用。
　　《矩阵分析与应用(第2版)(精装)》为北京市高等教育精品教材重点立项项目，适合于需要矩阵知识比较多的理科和工科尤其是信息科学与技术(电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别、信号处理、生物医学、生物信息)等各学科有关教师、研究生和科技人员教学、自学或进修之用。

由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。
传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。

完整英文版ISO/IEC17011：2017Conformityassessment-Requirementsforaccreditationbodiesaccreditingconformityassessmentbodies（合格评定-认可机构要求），本标准规定了对认证机构评估和认证合格评估机构的能力、持续运行和公正性的要求，也是CNAS实验室必须引用及参考文件之一。
同时附上相应的最新国标GB/T27011-2019（从36页开始）方便大家理解及参考！

小鼠由于大小合适，繁殖能力强，又经济实惠，目前已成为神经科学研究中最常用的实验动物。
但国内至今尚没有小鼠脑组织解剖图谱。
由澳大利亚新南威尔士大学的Paxinos教授编写的《TheRatBraininStereotaxicCoordinates----CompactThirdEdition》已经出版。
荣幸的是在2002年，Paxinos教授访问温州医学院时，将该书赠给瞿佳教授，并希望翻译成中文出版。
本书是目前国内外描述大鼠脑结构最为详细的解剖图谱，提供了78幅精美的定位严谨的立体定向解剖结构图，为许多神经科学研究中所需的脑组织结构的定位、解剖与功能提供了非常有用的资料。

该算法为四阶累积量估计来波方向的matlab仿真，该算法优点在于，实现阵列扩展，以及抑制高斯白噪声的能力

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

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。