[导入]十大经典误会

1. 护士看到病人在病房喝酒,就走过去小声叮嘱说:“小心肝!“病人微笑道:“小宝贝。” (
2.有位大嫂在公共汽车上看到一位即将下车的男人掉了包烟在踏板上,于是赶紧对那男人说:同志,你烟掉了!男人大怒:你才阉掉了!
3.某男入厕便秘,忽见一人飞奔而入,顷刻风雨交加。“哥们儿,真羡慕你呀,那么快。”“羡慕啥,没脱裤子呢”
4.某公司招聘,下一位该面试的女孩的英文名是“spring“。秘书欲借机卖弄一下自己的英语水平,喊道:“hi!那个叫‘春’的,轮到你了!”
5.公交车上,站着的孕妇对身旁坐着的陌生男子说:你不知道我怀孕了吗?只见男子很紧张的样子道:可孩子不是我的呀!
6.民:军中有军妓吗?军:有呀,没有军纪怎么行!民:真的!要付钱吗?军 :这还要什么钱呀,我们的军纪都是统一由上面传下来的。
7.女秘书:“老板,你太太来电话,她说要在电话里吻你。”老板:“你先替我收一下,一会过来交给我。”
8.王太太怀了四胞胎,并到处向街坊邻居炫耀,说怀四胞胎很不容易,平均要六万次才会发生一例。李太太很惊异:那你还有空做家务吗?
9.孩子正考虑有关“遗传与环境”的问题。母亲插话道:“这个问题很简单嘛,大家都知道如果孩子像父亲,那就是遗传;像邻居,那就是环境。 ”
10.小泉纯一郎参观农场,记者照了一张他在猪圈和猪一起的照片。次日见报,旁边有附言:左起第三位为小泉纯一郎同志

文章来源:/Blog/studyzy/archive/2005/02/28/3343.aspx
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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