SimLabComposer9中文版是用于3D设计和逼真场景的多功能软件，它具有集成的图形环境，用于设计真实的物理场景和对象，SimLabComposer9的一个重要亮点是能够建立和分享3DPDF文件，用户能够通过WebGL或Android平台、iPad共享3D场景，实时展现现场变化，随时访问最终模型，此外，SimLabComposer9还可以创建漂亮的动画，用于专门的动画设计，用户可以使用该软件中的工具从事简单到复杂的设计。
SimLabComposer2018中文版SimLabComposer2018中文版SimLabComposer9的功能和特点：1.模型分享通过simlab，您可以和任何人在任何硬件环境下分享3D模型、交互规则和相关工作模板，simlab将采取最安全、简便的方式来实现，比如通过3D-PDF文件、WebGL、IOS/安卓等轻量化方式，在这种方式下，其余参与方并不需要再采购其它任何第三方软件了。
2.模型渲染Simlab可以为室内设计师和建筑师的模型提供实时、高效率、高质量的渲染，并且提供一系列丰富的材质库，同时也支持灯光、内置贴图等渲染必备利器。
3.动画制作Simlab能够快速制作3D漫游动画、机械运动动画、构件装配动画等各类型3D模型的动画。
4.贴图烘焙Simlab支持快速创建贴图烘焙，能够在短时间内让您的场景达到出乎意料的效果。
5.场景模拟Simlab能够创建多种类型的模拟场景，同时也支持给多种模型场景赋予不同交互规则。
6.VRSimlab能够将工程师的模型快速的转换成完整的带交互功能的VR场景，用户可以通过HTCVIVE、OculusRift或者各类移动端VR设备来查看所创建的VR场景。
SimLabComposer9是一个易于使用的应用程序，但一个非常强大的一个软件。
允许用户整合来自不同平台/格式的几何物体，以方便快速地创建各种场景。
允许的平台/格式包括：Rhino,IGES,STEP,Solidwords,SketchUp,3DXML,FBX,3DS,OBJ,U3D,和3DPDF。
这个特性能够极大的帮助开发者互动地创建高级3D场景模型,并借助COLLADA实现资源共享,以及通过PDF3D格式维护场景创建的组合结构。
硬件和软件规格：Intel或AMD处理器Windows64位（7,8或10）任何256MB或更多的显卡（专用或共享）2GB或更多内存2GB的可用硬盘空间显示器分辨率为1440X900或更高

研究了面向海洋应用的光纤法布里-珀罗高压传感器，通过建立有限元数值模型对传感器满量程腔长变化量进行分析。
数值仿真显示，有限元模型的满量程腔长变化量处于固支模型和简支模型之间，且随着法布里-珀罗腔半径的减小和硅膜片厚度的增加而偏离固支模型。
引入固支边界条件偏离度β对偏离程度进行量化分析。
制作了三种不同规格的传感器进行压力实验研究。
实验结果显示，实际测量得到的传感器芯片满量程腔长变化量与有限元数值计算的结果基本吻合，使用该有限元模型设计传感器芯片可将满量程腔长变化量误差降低到13.4%以下。
传感器最大量程达到105MPa，满量程测量精度均优于0.100%。

JPEGCompression，图像压缩，matlab代码，4：2：0采样+DCT+量化

matlab实现的等间隔量化的HSV（颜色特征）

ApachePulsar是Apache软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。

一比特数模转换器（DAC）对于具有成本效益和功率效率的大规模多输入多输出（MIMO）实施具有巨大的潜力。
我们使用服务于量化接收机的正则归零强制（RZF）预编码，研究具有1位DAC的下行链路大规模MIMO的性能。
通过获取发射机和接收机处的量化误差，通过应用渐近随机矩阵理论，采用闭式解优化了RZF的正则化参数。
发现最佳参数是随着用户负载率线性增加。
此外，得出了渐近总和速率性能，并针对低SNR实现了最佳用户负载率的闭式表达式。
发现最佳用户负载随着接收机量化分辨率的提高而降低。
数值模拟验证了我们的观察结果。

计算机体系结构量化方法,最新版,英文原版.“Althoughimportantconceptsofarchitecturearetimeless,thiseditionhasbeenthoroughlyupdatedwiththelatesttechnologydevelopments,costs,examples,andreferences.Keepingpacewithrecentdevelopmentsinopen-sourcedarchitecture,theinstructionsetarchitectureusedinthebookhasbeenupdatedtousetheRISC-VISA.”

在本文中，我们主要关注具有量化输入反馈和任意数据包损失的离散线性系统的稳定性问题。
详细分析了最粗糙的量化策略，以确保系统的渐近稳定性。
如果最粗糙的量化器是对数的，渐近稳定该系统的必要和充分条件被转化为代数Riccati方程，然后转化为一些LMI。
然后获得对数量化器的量化密度在所有与丢包有关的Lyapunov函数上的最小值根据这些LMI。
此外，我们还证明了对数量化器的扇区绑定方法对于具有任意数据包丢失的系统仍然有效。
渐近稳定性问题可以转换为具有扇区边界不确定性的鲁棒控制问题。
不确定系统的鲁棒稳定性被公式化为一些LMI。
最后，给出一个例子来说明本文结果的有效性。

基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。
但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。
此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

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。