针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题，研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型。
应用时间序列分析方法，采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模，进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波算法。
速率试验和摇摆试验仿真结果表明在静态和恒定角速率条件下，采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低。
针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题，从提高采样率和选择自适应Kalman滤波两个方面对算法进行改进。
仿真结果表明，两种方法都能改善滤波效果，然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制，自适应滤波有更高的实用性。

EnterpriseArchitect具备源代码的前向和反向工程能力，支持多种通用语言，包括C++,C#,Java,Delphi,VBNet,VisualBasic和PHP，除此，还可以获取免费的CORBA和Python附加组件。
EA提供一个内置的源代码编辑器，含语法突出功能，确保能够在一致的工作环境中快速导航和查找您的模型源代码。

本文档为2016年本人参加全国大学生数学建模参赛最后提交文档（文档中最后附录包含matlab代码）摘要小区开放是当今热议的缓解小区周边道路交通堵塞的方法之一，本文在一定假设的前提下，通过建合适的评价体系和数学模型，进行计算机仿真，得到定量的数据结论，对比分析不同小区在进行小区开放后，对周边道路的通行影响。
针对问题一，通过文献查找，获取相关的道路通行评价指标，结合小区周边实际情况，运用BP神经网络，得到一套合适的评价体系（道路交通运行指数，道路交通拥堵率，平均行程速度，平均延误时间）。
针对问题二，使用元胞自动机和网格化图，建立与现实情况相符合的静态建筑物道路参数和动态车辆通行模型，并考虑司机是否具有获得前方道路信息的能力，分别建立基于排队论思想和基于道路阻抗系数的路径选择策略模型。
针对问题三，将不同的小区类型进行合理抽象，得到基本典型结构。
结合由问题二得到的模型进行建模仿真，将得到的结果按照问题一得到的评价体系进行评价，并进行可视化和数据分析得到小区开放在一定程度上可以缓解小区周边道路交通压力。
针对问题四，根据问题三得到的结论，通过控制变量法对比各个条件下车流通行的情况，得出有利条件与不利条件。
提出合理的建议，并以简单书信形式表述。
关键词：小区开放、BP神经网络、元胞自动机、动态建模

ANSYS设计优化分析实例：包括介绍性练习、参数化模型、设计优化、搜寻设计域等

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题：在模型窗口中输入如下代码：min=2*x1+3*x2;x1+x2＞=350;x1＞=100;2*x1+x2＜=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件，编制程序如下：model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))＜=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。
一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。
学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。
例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集：原始集(primitive　set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性

NER-LSTM-CRF一个易于使用的命名实体识别（NER）工具包，在张量流中实现了LSTM+[CNN]+CRF模型。
该项目短期内不再维护，PyTorch版本：:1.型号Bi-LSTM/Bi-GRU+[CNN]+CRF，其中CNN层针对英文，捕获字符特征，通过参数use_char_feature控制self.nil_vars.add（self.feature_weight_dict[feature_name].name）。
2.用法2.1数据准备训练数据处理成下列形式，特征之间用制表符（或空格）替换，每行共n列，1至n-1列为特征，最后一列为labe

Plecs中文使用手册是一份全面指导文档，面向希望学习如何使用Plecs软件的中文用户。
Plecs是一款高效直观的电力电子和电机系统仿真软件工具，特别适合于电源转换器、驱动系统和电力系统的设计和分析工作。
使用手册细致地介绍软件界面布局、功能模块以及操作流程，使得用户能够快速掌握软件的使用技巧，进而优化他们的设计和仿真工作。
手册中不仅包含了基本操作的介绍，还涵盖了从简单的电力电子电路到复杂的机电一体化系统的高级仿真案例。
本手册适合电力电子领域的工程师、研究员以及学生等群体使用。
此外，它还为读者提供了详尽的术语解释和问题解决方案，是学习和运用Plecs软件不可或缺的参考资料。
用户在阅读使用手册时可以了解到Plecs软件的核心功能，包括系统建模、仿真分析、参数设置、结果可视化以及数据报告等。
每个功能的介绍都配以实际操作步骤和截图，便于读者模仿和学习。
手册还强调了如何正确设置仿真参数，以保证仿真结果的准确性，并对可能出现的常见错误进行了解释与指导。
通过使用手册，用户可以快速地从入门级的学习者成长为能够熟练运用Plecs解决实际工程问题的专家。
另外，手册中还包含了一系列实用的模板和素材，供用户在实际工作中直接使用或进行定制化修改。
这些模板和素材能够大大提高用户的工作效率，使他们能够专注于更具有创造性的设计工作。
手册中强调了不同模块间的协同工作，以及如何在多个模块间快速转换而不影响仿真精度。
例如，在进行电机设计时，用户可以通过内置的模块库快速搭建电机模型，并通过仿真模块对其性能进行评估。
除了具体的使用指导，手册还涵盖了一些高级话题，例如如何结合其他仿真软件进行协同仿真，以及如何利用Plecs的开放接口进行用户自定义编程，实现更复杂的仿真功能。
此外，手册中还特别提醒用户注意软件的更新日志和新版本带来的功能增强或改动，以确保用户能够及时利用软件的最新特性。
Plecs中文使用手册的内容覆盖了从软件安装到高级应用的广泛话题，其目的是让每一个使用Plecs的用户都能够充分利用该软件强大的仿真能力，解决实际工作中的复杂问题。
无论是对于初学者还是资深工程师，本手册都提供了丰富的信息和实用的指导，帮助用户提升工作效率并推动创新。

人口指Malthus数增长模型和Logistic模型，美国人口做例子方便理解，还附带代码

PLECS是一种高效专业的电力电子系统仿真软件，主要应用于电力电子和电机控制领域的系统设计与分析。
PLECS的全称是PowerElectronicsandElectricalSystemsSimulator，它允许工程师和研究人员通过直观的图形用户界面模拟复杂的电力电子转换器和驱动电路。
PLECS的突出特点在于其简洁的模型构建方式和快速的仿真速度，这使得PLECS成为业界深受信赖的仿真工具之一。
PLECS软件包含两个主要的模块：PLECSBlockset和PLECSStandalone。
PLECSBlockset是针对MATLAB/Simulink的一个附加模块，可以在MATLAB环境下直接使用。
它提供了一系列的模块库，这些模块库专门针对电力电子系统的开发。
PLECSBlockset的优势在于其与MATLAB/Simulink无缝整合的能力，允许用户利用MATLAB的编程能力和强大的计算功能，同时利用PLECS的电力电子仿真特性。
PLECSBlockset适用于需要复杂控制算法和信号处理的高级用户。
而PLECSStandalone是一个独立的仿真环境，它无需MATLAB/Simulink即可运行。
PLECSStandalone适合于那些不需要进行复杂信号处理或者算法开发，而只需专注于电力电子系统和电机控制设计的用户。
PLECSStandalone提供了完整的系统仿真功能，包括子系统和模块化的构建能力。
它特别适合于快速原型设计、初步验证和教育目的。
PLECS支持多种电力电子转换器的建模和仿真，包括但不限于：DC-DC转换器、AC-DC整流器、DC-AC逆变器以及各类电机驱动系统。
通过PLECS，用户可以进行电路的瞬态和稳态分析，评估系统性能指标如效率、热损失、EMI（电磁干扰）以及系统稳定性等。
PLECS还支持对控制策略的评估，如PI控制器、模糊控制器和现代控制算法，从而确保设计在实际应用中的有效性和可靠性。
此外，PLECS提供的仿真结果具有极高的准确度，它通过与实际硬件的对比测试验证了这一点。
PLECS仿真中的数字信号处理器（DSP）模型可以模拟实际硬件中可能出现的各种延迟和非理想因素。
这为用户在产品进入实际生产阶段之前提供了有力的预测和优化工具。
PLECS3000安装包下载意味着用户将可以开始使用PLECS这一强大的仿真工具，进行电力电子和电机控制系统的建模与仿真。
无论是对于学术研究还是工业应用，PLECS都能提供高效、精确的仿真环境，帮助工程师解决设计中的各种挑战。

MATLAB的仿真源代码仿真技术也称为系统模拟技术,所谓电子通信系统的计算机仿真,就是利用计算机对实际电子通信系统的物理模型或数学模型进行试验,

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。