SysML图例-病毒检测设备

原创 于 2024-09-24 11:09:47 发布 · 200 阅读 · 0 ·
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#MBSE #SysML #系统工程

SysML图例-无人机
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09-27 262
内部块图
SysML图例-洗衣机
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09-07 468
如何从零开始用建模工具把模型画出来，教程里没有写。
SysML图例-电动牙刷
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09-14 336
DDD领域驱动设计批评文集>>《软件方法》强化自测题集>>《软件方法》各章合集>>
SysML图例-血氧仪-ICU
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如何一步步画出这些图？
SysML图例-农业无人机
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09-16 457
如何一步步画出这些图
PSO-BP神经网络纱线质量预测
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中，纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化，纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系，进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中，传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时，往往显得力不从心。 因此，智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位，其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制，成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内，粒子群优化算法（PSO）和反向传播神经网络（BP神经网络）是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术，它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解，该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能，在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络，它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整，从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面，反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷，因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而，该方法也存在一些固有的局限性，例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时，能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度，有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络，通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整，能够在预测纱线断裂强度方面，显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集-20251116-235338.zip
01-04
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：植物实例分割数据集 图片数量： - 训练集：9,600张图片 - 验证集：913张图片 - 测试集：455张图片 总计：10,968张图片 分类类别：59个类别，对应数字标签0至58，涵盖多种植物状态或特征。 标注格式：YOLO格式，适用于实例分割任务，包含多边形标注点。 数据格式：图像文件，来源于植物图像数据库，适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型，辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发：集成至农业管理平台，提供实时植物状态识别功能，为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新：支持植物科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：标注采用YOLO格式，确保分割区域定位精确；包含59个类别，覆盖多种植物状态，具有高度多样性。 • 数据量丰富：拥有超过10,000张图像，大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO、Mask R-CNN等），可直接用于实例分割任务，并可能扩展到目标检测或分类等任务。
去广告插件FuckWeChatAdBlocker.dylib
01-04
Wechat功能增强类插件，常见包括界面优化、快捷操作、部分辅助功能入口等。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
室内物体实例分割数据集-20251117-174910.zip
01-04
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：室内物体实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：4923张图片 验证集：3926张图片 测试集：985张图片 总计：9834张图片 • 训练集：4923张图片 • 验证集：3926张图片 • 测试集：985张图片 • 总计：9834张图片 • 分类类别： 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发：适用于训练和评估实例分割AI模型，用于精确识别和分割室内环境中的物体，如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网：可集成到智能家居系统中，实现自动物体检测和场景理解，提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互：支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务，增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育：用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学，助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性：涵盖10个常见室内物体类别，包括家具、电器、人物和日常物品，提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量：采用YOLO格式的多边形标注，确保实例分割边界的准确性，适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足：提供近万张标注图片，满足模型训练、验证和测试的需求，支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强：标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLO系列），便于快速集成到实例分割项目中，提高开发效率。
基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）
最新发布
01-04
基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置”展开，提出了一种结合鲁棒优化方法的双层优化模型，用于解决含可再生能源的多微网系统在冷、热、电多种能源耦合下的优化配置问题。该模型上层优化微网间储能电站的配置与服务分配，下层优化各微网内部能源设备的运行调度，旨在提升系统经济性、可靠性和对不确定性的适应能力。文中详细阐述了模型构建过程，并通过Matlab代码实现仿真验证，展示了在不同场景下系统的优化效果与鲁棒性能。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及从事微电网、综合能源系统设计与运营的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究多微网系统中储能电站的共享机制与优化配置策略；②支撑含高比例可再生能源的综合能源系统在不确定性环境下的规划与运行优化；③为科研复现与教学提供Matlab代码参考与算法实现思路。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解模型实现细节，重点关注双层优化结构的数学建模与求解方法（如C&CG算法），并尝试调整参数或场景以加深对鲁棒优化机制的理解。
胰腺癌分段与识别，利用UNet进行.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
观察者动态演化一致性研究论文
01-04
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/c38eff4d1845 针对软件体系结构在动态演化过程中出现的非一致性挑战，旨在提升其演化效能，基于构件技术的属性特质，对软件演化领域的研究进展、其优势与局限进行了剖析，并考察了观察者技术的核心特征，随后利用观察者技术的特性对构件进行拓展，赋予构件可被监测及监测的功能。 最终，构建了一种基于观察者的动态演化框架，以保障动态演化过程的一致性，为分布式场景下的动态演化提供了一种切实可行的途径。 借助具体的项目实例演化对所提模型的实用性与便利性进行了实证检验。
基于Python与C的智能车库管理系统.zip
01-04
基于Python与C的智能车库管理系统
负荷预测一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究（Matlab代码实现）
01-04
负荷预测一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于改进支持向量机（SVM）的电力负荷预测方法，并提供了相应的Matlab代码实现。通过对传统支持向量机进行优化和改进，提升了模型在电力负荷预测中的精度与稳定性，适用于处理非线性、小样本及高维数据。文中详细阐述了算法原理、改进策略、参数优化过程以及实验验证结果，展示了该方法在实际电力系统负荷预测中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基础和Matlab编程能力，从事电力系统分析、能源管理或相关领域研究的科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于短期或中期电力负荷预测，提高电网调度的准确性；②为智能电网、需求响应和能源管理系统提供可靠的数据支撑；③帮助研究人员复现算法并进一步优化模型性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注支持向量机的改进机制与参数调优过程，同时可尝试在不同数据集上进行测试以验证模型泛化能力。
RGB驱动芯片驱动程序
01-04
AW20xxx系列的RGB驱动芯片和LED驱动芯片驱动代码
【计算机视觉】基于AIA模块的YOLOv11改进：复杂光照场景下的目标检测精度优化方法
01-04
内容概要：本文详细介绍了一套基于YOLOv11引入AIA（Adaptive Image Enhancement）模块的图像检测优化方案，旨在解决逆光、低光等复杂光照条件下的目标检测难题。通过在YOLOv11的预处理阶段嵌入AIA模块，实现对输入图像的自适应亮度、对比度和色彩矫正，从而提升模型对暗部细节的感知能力，显著改善目标模糊和漏检问题。文章提供了完整的实现流程，包括AIA模块的PyTorch代码实现、YOLOv11配置文件的修改方法、训练与测试步骤，并验证了其在小规模低光数据集上mAP50提升约5%，且推理速度仅轻微增加，保持实时性。; 适合人群：从事计算机视觉方向，具备一定深度学习基础和YOLO系列使用经验的研发人员或算法工程师，尤其是工作1-3年、关注实际场景落地的技术从业者。; 使用场景及目标：①应用于智慧交通、安防监控等存在复杂光照的实际检测场景；②提升YOLOv11在低光、逆光条件下对行人、车辆等目标的检测精度；③学习如何将自定义模块嵌入主流检测框架并完成端到端训练测试。; 阅读建议：建议结合代码实践，按照文中步骤逐步部署AIA模块，重点关注配置文件结构变化与模块注册机制，在训练中观察损失曲线与检测可视化结果，以深入理解AIA的作用机理。
【鲁棒优化、大M法、C&CG算法】计及风、光、负荷不确定性两阶段鲁棒优化（Matlab代码实现）
01-04
【鲁棒优化、大M法、C&CG算法】计及风、光、负荷不确定性两阶段鲁棒优化（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的计及风、光、负荷不确定性的两阶段鲁棒优化方法，重点应用鲁棒优化理论、大M法和C&CG算法解决电力系统中可再生能源出力与负荷需求波动带来的不确定性问题。文中详细阐述了两阶段鲁棒优化模型的构建过程，第一阶段做出预决策，第二阶段在不确定性显现后进行调整，并通过列与约束生成（C&CG）算法迭代求解，结合大M法将条件约束转化为线性形式，提升模型求解效率。该方法适用于含高比例可再生能源的电力系统调度与规划，具备较强的实用性与扩展性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标：①用于解决风电、光伏出力及负荷需求不确定环境下的电力系统优化调度问题；②支撑微电网、综合能源系统等场景下的鲁棒决策制定，提升系统运行的安全性与经济性；③为学术研究提供可复现的两阶段鲁棒优化建模范例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块理解模型实现细节，重点关注不确定性建模、大M法转化技巧及C&CG算法的迭代流程，宜在掌握基础优化理论的前提下进行推导与仿真验证。
基于微波测量进行乳腺癌成像。成像使用三种算法：延迟与求和、延迟乘加和相干因子延迟加和。.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
kernel修改支持uid,gid等
01-04
kernel修改支持uid,gid等
Gendoc模板在Papyrus SysML 1.4模型文档生成中的应用
资源摘要信息:"SysML14-Gendoc-Example:使用Gendoc模板为Papyrus SysML 1.4模型生成文档" 本文档介绍了SysML14-Gendoc-Example项目，该项目为Papyrus SysML 1.4模型提供了一个使用Gendoc模板生成文档的示例。SysML...
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