IKOSIKOS（开放静态分析器的推理内核）是基于抽象解释理论的C/C++静态分析器。
引见IKOS最初是一个C++库，旨在促进基于的声音静态分析器的开发。
对于一个应用程序或一系列应用程序，静态分析仪的专业化对于实现精度和可扩展性都至关重要。
开发这样的分析器是艰巨的，并且需要在抽象解释方面的大量专业知识。
IKOS提供了最先进的抽象解释数据结构和算法的通用且有效的实现，例如控制流图，定点迭代器，数字抽象域等。
IKOS独立于特定的编程语言。
IKOS还提供了基于的C和C++静态分析器。
它实现了可伸缩的分析，以检测和证明C和C++程序中没有运行时错误。
执照IKOS已根据NASA开源协议1.3版发布，请参阅接触发行说明见故障排除请参阅安装依存关系要构建和运行分析器，您将需要以下依赖项：支持C++14的C++编译器（gcc＞=4.9.2
引见IKOS最初是一个C++库，旨在促进基于的声音静态分析器的开发。
对于一个应用程序或一系列应用程序，静态分析仪的专业化对于实现精度和可扩展性都至关重要。
开发这样的分析器是艰巨的，并且需要在抽象解释方面的大量专业知识。
IKOS提供了最先进的抽象解释数据结构和算法的通用且有效的实现，例如控制流图，定点迭代器，数字抽象域等。
IKOS独立于特定的编程语言。
IKOS还提供了基于的C和C++静态分析器。
它实现了可伸缩的分析，以检测和证明C和C++程序中没有运行时错误。
执照IKOS已根据NASA开源协议1.3版发布，请参阅接触发行说明见故障排除请参阅安装依存关系要构建和运行分析器，您将需要以下依赖项：支持C++14的C++编译器（gcc＞=4.9.2
2023/1/27 2:49:52
2.34MB
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光学遥感器在轨绝对辐射定标精度决定着定量化应用的广度和深度,反射率法、辐照度法以及辐亮度法等基于大面积均匀场的在轨替代定标发挥着重要作用,但由于存在场地数量有限、定标频次低、场地反射率低以及单点定标无法实现全动态范围定标的问题,定标精度限制在5%~8%之间。
光学遥感器空间分辨率的提高,使得基于光谱平坦性好、朗伯性好的灰阶靶标的绝对辐射定标成为可能。
本文研究了基于灰阶靶标的定标方法的原理、定标流程及影响因素,并在此基础上提出了简化辐射传输计算的方法。
考虑到高分辨多光谱相机响应线性及暗电流等的影响,本文采用带偏置的一次函数响应模型,对某多光谱相机进行了三次试验,求出了定标增益与偏置,定标不确定度优于5%。
利用铺设的彩色靶标进行了反射率反演验证,结果显示,在5%~70%的反射率内,绝对差值不到0.01。
所提绝对辐射定标方法可以实现光学卫星遥感器大动态范围的绝对辐射定标,处理了在响应低端定量化应用时定标精度普遍较低的问题。
光学遥感器空间分辨率的提高,使得基于光谱平坦性好、朗伯性好的灰阶靶标的绝对辐射定标成为可能。
本文研究了基于灰阶靶标的定标方法的原理、定标流程及影响因素,并在此基础上提出了简化辐射传输计算的方法。
考虑到高分辨多光谱相机响应线性及暗电流等的影响,本文采用带偏置的一次函数响应模型,对某多光谱相机进行了三次试验,求出了定标增益与偏置,定标不确定度优于5%。
利用铺设的彩色靶标进行了反射率反演验证,结果显示,在5%~70%的反射率内,绝对差值不到0.01。
所提绝对辐射定标方法可以实现光学卫星遥感器大动态范围的绝对辐射定标,处理了在响应低端定量化应用时定标精度普遍较低的问题。
2023/1/17 5:52:44
6.39MB
1
该算法用于自回归输入模型，是一种迭代的算法。
其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏分歧估计。
但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。
数据要充分多，否则辨识精度下降。
模型阶次不宜过高。
初始值对辨识结果有较大影响。
其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏分歧估计。
但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。
数据要充分多，否则辨识精度下降。
模型阶次不宜过高。
初始值对辨识结果有较大影响。
2023/1/16 12:32:43
1KB
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AD转换的过采样技术一般分三步：1高速（相对于输入信号频谱）采样模仿信号2数字低通滤波3抽取数字序列。
采用这项技术，既保留了输入信号的较完整信息，降低了对输入信号频谱的要求，又可以提高采样子系统的精度。
采用这项技术，既保留了输入信号的较完整信息，降低了对输入信号频谱的要求，又可以提高采样子系统的精度。
2023/1/16 7:53:47
96KB
1
针对混沌系统的参数辨识是一个多维参数的优化问题，提出了基于混沌策略形态转移算法的混沌系统参数辨识方法。
该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群，在搜索过程中引入混沌变异机制，利用遍历性对形态进行变异操作，避免了过早收敛，提高了全局搜索能力。
利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数，并与基本形态转移算法和粒子群算法进行比较。
仿真结果表明，在有无噪声干扰的情况下，该算法比粒子群算法和基本形态转移算法具有更好的辨识精度，且比粒子群算法具有更好的收敛速度。
证明了该算法的有效性和抗干扰性，对混沌理论的发展有重要的意义。
该方法是在初始化时以混沌序列初始化种群，在搜索过程中引入混沌变异机制，利用遍历性对形态进行变异操作，避免了过早收敛，提高了全局搜索能力。
利用该算法辨识Lorenz混沌系统参数，并与基本形态转移算法和粒子群算法进行比较。
仿真结果表明，在有无噪声干扰的情况下，该算法比粒子群算法和基本形态转移算法具有更好的辨识精度，且比粒子群算法具有更好的收敛速度。
证明了该算法的有效性和抗干扰性，对混沌理论的发展有重要的意义。
2023/1/13 21:09:14
1.45MB
1
采用下述方法计算115的平方根，精确到小数点后六位。
(1)二分法。
选取求根区间为[10,11]。
(2)牛顿法。
(3)简化牛顿法。
(4)弦截法。
绘出横坐标分别为计算时间、迭代步数时的收敛精度曲线。
(1)二分法。
选取求根区间为[10,11]。
(2)牛顿法。
(3)简化牛顿法。
(4)弦截法。
绘出横坐标分别为计算时间、迭代步数时的收敛精度曲线。
2023/1/12 15:38:49
2KB
1
第十五届智能车竞赛中的信标组别使用了新的声音信标[1]作为车模导引信号。
如何在新版信标还没有正式出品之前就开始车模信号接收和处理模块的调试是很多同学关心的问题。
在之前，同学们通过音箱播放信标Chirp音频[2]文件来模拟信标发出的声音，调试相应的麦克风阵列。
这种方式比较简单，但还是缺少信标中的调频无线发送的同步音频信号，这使得信标的检测精度降低，响应速度缓慢了。
下面引见一种使用一款八管脚（SOP8封装）单片机STC8G1K08来制作简化版的信标信号板，用于车模的调试。
如何在新版信标还没有正式出品之前就开始车模信号接收和处理模块的调试是很多同学关心的问题。
在之前，同学们通过音箱播放信标Chirp音频[2]文件来模拟信标发出的声音，调试相应的麦克风阵列。
这种方式比较简单，但还是缺少信标中的调频无线发送的同步音频信号，这使得信标的检测精度降低，响应速度缓慢了。
下面引见一种使用一款八管脚（SOP8封装）单片机STC8G1K08来制作简化版的信标信号板，用于车模的调试。
2023/1/12 5:35:20
450KB
1
针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题，提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。
以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。
应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群，保证初始种群的多样性和均匀性。
粒子群优化（PSO）算法进行前期计算时，采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度；
针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题，在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。
基于群体适应度方差，引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合，定义了经典集合下的收敛指标，当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段，处理2种算法的切换问题。
将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中，验证了其有效性和可行性。
以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。
应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群，保证初始种群的多样性和均匀性。
粒子群优化（PSO）算法进行前期计算时，采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度；
针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题，在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。
基于群体适应度方差，引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合，定义了经典集合下的收敛指标，当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段，处理2种算法的切换问题。
将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中，验证了其有效性和可行性。
2023/1/11 2:14:42
1.06MB
1
对宋体识别较好Tesseract可能是可用的最精确的开源OCR引擎。
它与图片处理库结合，可以读取各种格式的图像并将它们转换成超过60种语言的文本。
它是1995年UNLV精度测试中排名前3的引擎之一。
它与图片处理库结合，可以读取各种格式的图像并将它们转换成超过60种语言的文本。
它是1995年UNLV精度测试中排名前3的引擎之一。
2021/6/24 23:08:54
18.7MB
1
MEMS是英文MicroElectroMechanicalSystems的缩写，即微电子机械系统，是利用微米/纳米技术基础，对微米/纳米材料进行设计、加工、制造、测量和控制的21世纪前沿技术。
它将机械构件、光学系统、驱动部件、电控系统集成为一个整体单元，不仅能够采集、处理与发送信息或指令，还能够按照所获取的信息采取行动。
与传统机械系统相比，MEMS系统具备以下优势： ①微型化和集成化：几何尺寸小，易于集成。
采用微加工技术可制造出微米尺的传感和敏感元件，并形成二维或三维的传感器阵列，再加上一体化集成的大规模集成电路，最终器件尺寸一般为毫米级。
②低能耗和低成本：采用一体化技术，能耗大大降低；
并由于采用硅微加工技术和半导体集成电路工艺，易于实现规模化生产，成本低。
③高精度和长寿命：由于采用集成化形式，传感器功能均匀，各元件间配置协调，匹配良好，不需校正调整，提高了可靠性。
④动态性好：微型化、质量小、响应速度快、固有频率高，具有优异动态特性。
它将机械构件、光学系统、驱动部件、电控系统集成为一个整体单元，不仅能够采集、处理与发送信息或指令，还能够按照所获取的信息采取行动。
与传统机械系统相比，MEMS系统具备以下优势： ①微型化和集成化：几何尺寸小，易于集成。
采用微加工技术可制造出微米尺的传感和敏感元件，并形成二维或三维的传感器阵列，再加上一体化集成的大规模集成电路，最终器件尺寸一般为毫米级。
②低能耗和低成本：采用一体化技术，能耗大大降低；
并由于采用硅微加工技术和半导体集成电路工艺，易于实现规模化生产，成本低。
③高精度和长寿命：由于采用集成化形式，传感器功能均匀，各元件间配置协调，匹配良好，不需校正调整，提高了可靠性。
④动态性好：微型化、质量小、响应速度快、固有频率高，具有优异动态特性。
2015/1/8 14:52:18
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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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