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我也要
@(SSAD)
Boundary：与外部 Actor 交互的类。包括 UI、外部系统接口
SearchHotel: 搜索hotel
SelectRoom: 选择房间
MakeOrder: 填写订单
Pay: 支付
Controller：处理外部事件，实现控制流的类。通常是一个子系统、一个用例一个类
ReservationControl: 酒店预定系统
Entity：领域对象或数据实体
Location: 位置
Hotel: 酒店
Room: 房间
Order: 订单
2026.06.23+逻辑填空3+郭熙（笔记）（郭熙言语高分“十二计”）.pdf
2026.06.23+逻辑填空3+郭熙（笔记）（郭熙言语高分“十二计”）.pdf
时序动作检测SSAD《Single Shot Temporal Action Detection》
温馨提示：本文仅供自己参考（勿捧杀），如有理解错误，有时间再改！ 时序动作分类：识别一段视频中的动作类别 时序动作检测：识别一段视频中的动作类别以及动作的开始和结束时间 时空动作检测：识别一段视频中的动作类别、动作的开始和结束时间，以及动作发生的空间位置（如投篮人所在的bbox） 时序动作检测可以被看做是时序版本的图像目标检测，因为两者都是需要检测目标的类别，并且都需要确定目标的准确边界位置。 detect by classifying时序动作检测方法：先使...
Screenshot_2026-11-02-14-39-31-01.jpg
Screenshot_2026-11-02-14-39-31-01.jpg
系统分析与设计 Homework(lesson 16)
系统分析与设计 Homework(lesson 16) 系统分析与设计 Homework(lesson 16) 1. 使用 ECB 实现 make reservation 用例的详细设计（包含用例简介，顺序图，类图） 2. 将逻辑设计类图映射到实际项目框架的包图。用树形结构表述实现的包和类 1. 使用 ECB 实现 make reservation 用例的详细设计（包含用例...
吉林大学软件系统分析与设计大作业期末考核实验报告.pdf
吉林大学软件系统分析与设计大作业期末考核实验报告。（软件工程专业SSAD）
AltiumDesigner.zip
AltiumDesigner.zip
【SSAD】UML用例图
【SSAD】UML用例图 @(SSAD) 参考：https://www.cnblogs.com/langtianya/p/4512540.html 用例图是指由参与者（Actor）、用例（Use Case），边界以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的视图。用例图（User Case）是外部用户（被称为参与者）所能观察到的系统功能的模型图。用例图是系统的蓝图。用例图呈现了一些参与者，...
YOLO26算法日历数字识别+训练好的模型+102张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[数字(number)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 97 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.9156** mAP50-95 | 0.7374 Precision | 0.8626 Recall | 0.8381 train/box_loss | 0.8790 train/cls_loss | 0.7499 val/box_loss | 0.7874 val/cls_loss | 0.6025 【训练过程分析】 训练开始后，我注意到前几轮的 loss 下降特别快，这让我有点兴奋，但随着训练的深入，loss 的降幅变得不那么明显了。在训练的第 30 轮左右，val_loss 开始趋于平稳，这让我稍微放心了一些，但同时也感觉压力倍增，因为一旦训练过早平稳，就容易陷入过拟合的泥沼。经过 97 轮的磨炼，最终 mAP50 达到了 0.9156，这让我松了一口气。不过，mAP50-95 仅有 0.7374，和 mAP50 之间有明显的差距，说明模型在低置信度的检测上还需要优化。从 loss 曲线来看，训练过程总体上比较平稳，没有明显的过拟合迹象，但也让人觉得有些枯燥。我心想，要是能早点找到一个陡峭上升的训练曲线该有多好，这样至少能让人心态更积极一些。 随着训练进行到后半段，模型开始逐渐收敛，但这个过程并不是一帆风顺的。在训... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
【SSAD】Lesson 13 Homework
【SSAD】Lesson 13 Homework @(SSAD) 描述软件架构与框架之间的区别与联系 区别： 软件架构就是把系统分解为一些部件，描述这些部件的职责及它们之间的协作行为。 框架是特定语言和技术的架构应用解决方案。是具体语言和技术相关的。是集成了你的代码和多种第三方解决方案的工具，让你聚焦业务逻辑代码而不是技术实现。 联系： 框架是一种或多种架构的组合的实现。 ...
【无人机自动降落】基于标记定位与下降速度约束的MATLAB仿真：感知-规划-控制闭环系统设计 MATLAB 无人机自动降落仿真｜标记定位与下降速度约束
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB R2025b的无人机自动降落仿真系统，涵盖从环境建模、标记定位、最优路线规划到下降速度约束控制的全流程。系统通过构建包含障碍物、风险和视觉质量的栅格地图，采用代价加权A*算法实现多因素综合评估的最优路径规划，并结合标记识别置信度、水平误差和环境风险动态调整下降速度，确保降落过程的安全性与稳定性。项目还设计了完整的闭环控制架构、状态机逻辑和可量化的仿真验证体系，支持GUI交互界面与多场景测试，适用于城市物流、电力巡检、应急救援等多种应用场景。 适合人群：具备MATLAB编程基础，从事无人机控制、自动驾驶或智能系统开发的科研人员与工程师。 使用场景及目标：①研究复杂环境下无人机自动降落的感知-规划-控制一体化方案；②验证基于视觉标记的定位可靠性与下降速度自适应控制策略；③开展多因素路径规划算法（如改进A*）的仿真实验与性能评估。 阅读建议：建议结合提供的完整代码与GUI界面进行交互式仿真，重点关注状态机切换逻辑、控制约束机制与各模块间的数据流关系，并通过调整参数观察系统在不同风险、遮挡和噪声条件下的响应特性，以深入理解自动降落系统的鲁棒性设计。
风储VSG-基于虚拟同步发电机的风储并网系统Simulink仿真
内容概要：本文介绍了“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”这一技术资源，聚焦于隔离型全桥LLC谐振变换器的建模、仿真与参数设计，涵盖其在电力电子系统中的关键应用，如软启动、闭环控制、变频控制及效率优化等。该模型支持对LLC变换器在不同工作模式下的动态响应与性能表现进行深入研究，适用于探究谐振拓扑结构、磁性元件设计、谐振参数匹配以及先进控制策略的科研与工程实践。同时，文档配套提供了仿真模型、设计报告与计算书等完整资料，强化了其实用性与教学价值。; 适合人群：具备电力电子、自动化或电气工程等相关专业背景，从事电力电子变换器研发、系统仿真与控制算法设计的科研人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标：①用于全桥LLC谐振变换器的建模、仿真与动态性能分析；②支持对软启动过程、闭环稳压控制、变频调谐及效率优化等核心技术的研究与教学；③为电力电子电源系统的工程设计、参数优化与控制策略验证提供高精度仿真平台。; 阅读建议：建议结合Plecs或Simulink等仿真工具进行动手实践，重点理解电路拓扑构建、谐振参数计算、控制器设计与系统稳定性分析，并配合文档中的设计报告与计算书，系统掌握从理论到仿真的完整流程。
单相boost功率因数校正 PFC电路仿真（Simulink仿真实现）
内容概要：本文档详细介绍了一套关于单相boost功率因数校正（PFC）电路的Simulink仿真资源，涵盖完整的仿真模型、设计报告及关键参数计算资料。该资源聚焦于电力电子领域中的PFC技术，利用Simulink平台对单相boost PFC电路进行精确建模与闭环控制系统仿真，重点展示其工作原理、主流控制策略（如平均电流控制、PI双闭环前馈控制等）以及动态响应特性的分析方法。文档还列举了多种先进电力电子拓扑结构与控制技术，包括LLC谐振变换器、图腾柱PFC、三相Vienna整流器等，充分体现了PFC技术在高效电能转换系统中的广泛应用前景与研究价值。; 适合人群：适用于电气工程、自动化、电力电子及相关专业的高校本科生、研究生、科研人员以及从事电源系统设计与开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：① 掌握单相boost PFC电路的基本拓扑结构与Simulink建模流程；② 深入理解并实践电压-电流双闭环、前馈补偿等典型控制策略的设计与参数整定；③ 对比分析不同PFC架构（如传统boost、图腾柱、交错并联）的性能差异与应用场景；④ 为学术研究、课程设计或实际工程项目提供可靠的仿真依据与技术参考。; 阅读建议：建议结合所提供的仿真模型与设计文档同步操作，通过动手实践加深对控制逻辑与系统动态行为的理解；可进一步参考文档中提及的其他相关拓扑（如LLC、Vienna等）进行横向对比学习，拓展系统级设计视野，提升综合仿真与创新能力。
国央企创新负责人如何通过平台实现科技创新资源的系统集成与高效配置？.docx
科易网基于AI模型+行业大数据，在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。
双Buck电路并联VDCM下垂控制（Simulink仿真实现）
内容概要：本文档详细介绍了一种基于Simulink平台实现的双Buck电路并联运行下的电压下垂控制（VDCM）仿真模型，重点聚焦于电力电子变换器的建模范式、均流控制策略设计及系统级动态响应分析。内容涵盖双Buck电路的工作原理、并联均流机制、电压下垂控制（VDCM）的核心思想及其在提升系统稳定性和负载分配均衡性方面的应用，并通过Simulink环境完成了闭环控制算法的建模与仿真验证。文档还整合了丰富的配套资源，包括LLC谐振变换器、PFC功率因数校正、双向DC-DC变换器、储能系统控制等多种典型电力电子拓扑的仿真案例，充分体现了该技术在新能源发电、电动汽车充电、微电网能量管理等前沿领域的广泛应用前景。; 适合人群：具备电力电子技术、自动控制理论及电气工程相关基础知识的科研人员、高校教师、研究生以及从事新能源系统开发的工程技术人员，尤其适用于正在开展分布式电源、多模块并联供电或直流微网控制系统研究的专业人士。; 使用场景及目标：①掌握双Buck电路在并联架构下的电压下垂控制实现方法；②深入理解VDCM控制策略在实现自动均流与电压调节中的作用机理；③熟练运用Simulink搭建复杂的电力电子系统仿真模型，提升对多模块协同控制与动态性能分析的能力；④为微电网、储能变流器、车载电源系统等实际工程应用提供仿真设计依据和技术参考。; 阅读建议：建议结合文中提供的其他高阶仿真案例（如LLC、PFC、双向变换器等）进行横向对比学习，深化对不同控制策略间差异的理解；推荐配合Mathcad计算书、设计报告与参考文献，完成从理论建模、参数设计到仿真验证的完整闭环流程，全面提升科研与工程实践能力。
独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制（Matlab代码实现）
内容概要：本文介绍了“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”这一技术资源，聚焦于全桥LLC谐振变换器在电力电子系统中的建模与仿真研究。该资源提供了基于Plecs平台的高精度仿真模型，完整呈现了变换器的主电路拓扑、谐振参数设计、软开关实现机制及变频控制策略，能够有效支持对系统效率、动态响应与稳态性能的深入分析。模型充分体现了LLC谐振变换器在实现零电压开关（ZVS）、降低开关损耗和提升能量转换效率方面的优势，适用于新能源发电、储能系统及高效率电源设计等应用场景。; 适合人群：具备电力电子、自动控制及电路理论基础知识，从事电力电子变换器设计、新能源系统开发或相关领域研究的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于全桥LLC谐振变换器的工作原理教学与参数设计实践；②支撑软开关特性、变频控制策略、效率优化等关键技术的仿真验证与性能评估；③作为科研项目、课程设计或毕业设计中电力电子系统仿真的核心参考模型，促进理论与工程实践的结合。; 阅读建议：建议使用者在掌握LLC谐振变换器基本工作原理的基础上，结合相关电力电子教材与Plecs软件操作指南，通过调整谐振元件参数、负载条件及控制策略进行多工况仿真，深入理解其工作机理与优化方法，并结合实验数据对比验证仿真结果的准确性。
LLC谐振变换器开环+闭环软启动仿真设计（Simulink仿真实现）
内容概要：本文围绕LLC谐振变换器的开环与闭环软启动过程展开系统性仿真研究，重点基于Simulink平台构建隔离型全桥LLC谐振变换器的完整仿真模型，涵盖其工作原理分析、关键参数设计、变频与移相混合控制策略实现、软启动过程建模及动态响应优化。内容深入探讨了开环启动中存在的冲击电流问题，对比闭环控制在抑制浪涌、提升系统稳定性与效率方面的优势，并通过仿真验证软启动过程中电压、电流的平滑过渡特性，帮助读者掌握高频高效DC-DC变换器的设计要点与仿真调试方法。; 适合人群：具备电力电子技术、自动控制理论及电路分析基础，从事开关电源、新能源变换系统、电力传动等领域研究的研究生、工程师及科研人员；熟悉Simulink仿真环境者更佳。; 使用场景及目标：①掌握LLC谐振变换器主电路建模与谐振参数设计方法；②理解开环与闭环控制对软启动性能的影响机制；③实现软启动过程中冲击电流的有效抑制与系统平稳启动的仿真验证；④为高效率电源系统的工程化设计与优化提供可靠的仿真依据和技术支撑。; 阅读建议：建议结合文中提供的仿真模型、参数计算书及参考文献进行同步实践，亲手搭建Simulink模型，逐步调整控制参数并观察动态响应，深入理解LLC谐振变换器在不同工况下的运行特性与控制逻辑，切实提升理论分析与工程仿真相结合的能力。
高校技术转移办公室人员在技术成果推介时，如何构建高质量的项目展示材料？.docx
科易网基于AI模型+行业大数据，在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。
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