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基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究
基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究 参考文档：《Model Predictive Control of Thermal Storage for Demand Response》完全复现 主要内容：代码主要做的是一个建筑楼宇的需求响应问题，模型的求解采用的是较为创新的模型预测控制，代码非常精品YI ......
MATLAB代码:综合能源系统优化模型概述及其鲁棒优化
MATLAB代码:综合能源系统优化模型概述及其鲁棒优化 主要内容: 本文在分析典型冷热电联供(combined cooling, heat and power, CCHP)系统的基础上, 并结合其他优秀lunwen加以补充模型中的不足处, 并围绕该系统结构设计了微网调度优化模型构架. 在该结构中, ......
10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法
[matlab]10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法，它们是 1) 自回归 (AR) 2) 移动平均线 3) 自回归移动平均线 4) 自回归积分移动平均线 (ARIMA) 5) 季节性自回归积分移动平均线 (SARIMA) 6) 具有外生回归量的季节性自回归综 ......
基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式
基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制YID:1550680497837661 ......
matlab simulink电机foc观测器模型，采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制
matlab simulink电机foc观测器模型，采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制，其利用 PMSM 数学模型构造观测器模型，根据输出的偏差反馈信号来修正状态变量。 当观测的电流实现与实际电流跟随时，利用估算的反电势进行pll计算转子位置信息。 龙伯格观测器采用线性控制策略代替了 SMO ......
Simulink永磁同步电机(PMSM)模型 分别是基本型永磁同步电机模型(B_PMSM)和磁饱和型永磁同步电机模型
自己搭建的Simulink永磁同步电机(PMSM)模型，一共有两个，分别是基本型永磁同步电机模型(B_PMSM)和磁饱和型永磁同步电机模型(S_PMSM)。 两者的区别是前者电机参数是定值，后者部分电机参数是变值(由Id和Iq共同决定)。 两个模型都是按照定子电压方程+磁链方程+转矩方程+运动方程四 ......
考虑需求侧响应的微电网多目标经济运行 建立了含风光储荷的微电网模型
考虑需求侧响应的微电网多目标经济运行 建立了含风光储荷的微电网模型，以发电侧成本(包括风光储以及电网的购电成本)和负荷侧成本最小为目标，考虑功率平衡以及储能SOC约束，建立了多目标优化模型，通过分时电价引导负荷需求侧响应，得到可削减负荷量，同时求解模型，得到风光储以及电网的运行计划。YID:5250 ......
PMSG永磁同步发电机并网仿真模型 主要包括发电机、整流器、逆变器（双pwm控制）、电网
PMSG永磁同步发电机并网仿真模型 （1）主要包括发电机、整流器、逆变器（双pwm控制）、电网、控制、显示等部分； （2）风机最大功率跟踪mppt采用最佳叶尖速比法； （3）机侧控制(发电控制)：采用转速、电流双闭环控制，均采用PI，磁链解耦；调制策略采用SVPWM； （4）网侧控制(并网控制)：采 ......
借力函数计算 FC，HEROZ 打造专业级 AI 日本将棋服务
现在，“Kishin Analytics”在阿里云函数计算 FC 上以更低的成本提供高质量的将棋 AI 分析服务，任何人都可以以低成本进行使用。 ......
GAN 生成对抗模型
机器学习模型有两大类，第一种是分辨模型（这里的分辨我理解为让模型分辨/理解/识别数据），即判断数据的类别或输出一个预测。第二类是生成模型，即生成数据本身 李沐认为GAN的摘要非常简洁，是可以直接写进教科书的写法。如果你提出的是一个全新的东西，并且你认为它是能写进教科书的话，那你整篇文章关键在于讲清楚 ......
《花雕学AI》14：免费打开就可用，ChatGPT国内12个镜像站盘点与测试
引言人工智能聊天机器人是能和人说话的智能系统，它可以帮人做很多事。现在，人工智能聊天机器人很厉害，很多人想试试。ChatGPT是一个很厉害的人工智能聊天机器人，是OpenAI做的。它可以和人一样说话，还可以回答问题、承认错误、挑战不对的说法、拒绝不合适的要求。ChatGPT在2022年11月发布，很 ......
ChatGPT大量封号，推荐几款可平替的AI工具
最近ChatGPT进行了大量封号，博主的账号已经被封禁了 😭: 探索了一番平替的AI工具，除了众所周知的New Bing，国产的文星一言、谷歌的Bard，大家还可以考虑以下几款AI产品替代ChatGPT，无需海外手机号，免费使用。 ChatGPT替代方案1： POE Poe是由国外知名问答社区Qu ......
【性能测试】02基础知识篇-压力模型
常见压力模式 并发模式（即虚拟用户模式）和RPS模式（即Requests Per Second，每秒请求数，吞吐量模式）。 本文介绍这两种压力模式的区别，以便根据自身业务场景选择更合适的压力模式。 并发模式 “并发”是指虚拟并发用户数，从业务角度，也可以理解为同时在线的用户数。 应用场景 如果需要从 ......
项目管理流程和角色安排
这是一个很好的项目管理流程和角色安排。以下是一些建议： 对于成果清单的实时更新，确实可以通过项目管理工具来实现。这些工具可以让团队成员在每个任务完成后报告进度，同时也可以让项目经理查看任务状态并更新进度。这些工具还可以自动生成各种报告，例如进度报告和问题报告，以帮助团队成员了解项目的实际情况。 对于 ......
大模型高效开发的秘密武器：大模型低参微调套件MindSpore PET
摘要：本文介绍大模型低参微调套件——MindSpore PET。 本文分享自华为云社区《大模型高效开发的秘密武器——大模型低参微调套件MindSpore PET篇》，作者：yd_280874276 。 人工智能进入“大模型时代”。大模型具备更强泛化能力，在各垂直领域落地时，只需要进行参数微调，就可以 ......
项目管理模型
在项目执行过程中，通过成果清单、问题清单、周期报告和任务执行这四个方面的驱动力来循环驱动项目前进，以确保项目按时按质地完成。具体包括： 成果清单：明确项目中每个人需要产出什么成果以及产出时间，以便确保每个参与者的目标清晰且一致。同时，可以通过实时更新成果清单来跟踪项目进展情况。 问题清单：记录项目中 ......
天气预报查询 API + AI 等于王炸（一大波你未曾设想的天气预报查询 API 应用场景更新了）
天气查询 API 的核心技术原理是通过大规模采集和处理各地的气象数据，结合天气预报模型进行数据分析和预测，最终输出所需的天气信息。 ......
第6章 绑定模型：检索和验证用户输入（ASP.NET in Action, 2nd Edition）
本章包括 使用请求值创建绑定模型 自定义模型绑定过程 使用DataAnnotations属性验证用户输入 在第5章中，我向您展示了如何使用参数定义路由——可能是日历中的当天，也可能是产品页面的唯一ID。但是，如果用户请求一个给定的产品页面，那么呢？类似地，如果请求包含表单中的数据，例如更改产品名称， ......
模型蒸馏
蒸馏过程： for epoch in range(epochs): student_model.train() for batch, (data, target) in enumerate(train_loader): student_logits = student_model(data) // ......
碉堡！“万物皆可分”标记模型上线「GitHub 热点速览」
这周有个让人眼前一亮的图像识别模型 segment-anything，它能精细地框出所有可见物体，它标记出的物体边界线清晰可见。如此出色的模型，自然获得了不少人的赞赏，开源没几天，就拿下了 18k+ 的 star，而上周开源不到 48 小时获得 35k+ star 的推特推荐算法，本周也成功突破 5 ......
AI制图艺术家：Midjourney v5和Stable Diffusion Reimagine
引文：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1762593871720612037&wfr=spider&for=pc 随着生成型AI技术的能力提升，越来越多的注意力放在了通过AI模型提升研发效率上。业内比较火的AI模型有很多，比如画图神器Midjourney、用途多样的 ......
stable diffusion打造自己专属的LORA模型
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。 但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。 甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。 将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中 ......
AI 史话
达特茅斯会议 1956 年，美国新罕布什尔州达特茅斯学院开了个学术讨论会，与会者包括 John McCarthy、Marvin Minsky 等，来自计算机科学、数学、物理学等不同领域的科学家，目的是共同探索人为制造智慧能力的可能性。这可以认为是人工智能历史上的一个开创性事件。因为当前 AI 的很多 ......
HBase在进行模型设计时重点在什么地方？一张表中定义多少个Column Family最合适？为什么？
锁屏面试题百日百刷，每个工作日坚持更新面试题。请看到最后就能获取你想要的,接下来的是今日的面试题： 1.Hbase中的memstore是用来做什么的？ hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。当客户端的请求在到达regionserver之后，为了保证写入rowke ......
我来泼盆冷水：正面迎击AI的时代千万别被ChatGPT割了韭菜
我认为真正的变革还没开始，因为缺少一个契机，ChatGPT虽然大火，但存在一个问题，就是大家都觉得他会改变整个生态和世界，可是他怎么改变，通过什么手段改变，还没有一个具象化的显现。 ......
浏览器层面优化前端性能(1):Chrom组件与进程/线程模型分析
Chrome支持以下几种进程模型：Process-per-site-instance Process-per-site Process-per-tab Single Process。Browser只有一个，主控整个系统的运行，管理Chrome大部分的日常事务；而Renderer则可以有多个，主要负责... ......
[权限]基于角色+权限配置模式
基于角色+权限配置模式 可以将权限粒度设置的更细致一些。 具体参考 前端：登录成功后，再获取权限列表，在页面上进行权限判断。 后端：不变 登录 当用户登录时，将用户角色写入到vuex，保存当前用户角色信息。 vuex中 import {createStore} from 'vuex' export ......
《花雕学AI》13：早出对策，积极应对ChatGPT带来的一系列风险和挑战
ChatGPT是一款能和人类聊天的机器人，它可以学习和理解人类语言，也可以帮人们做一些工作，比如翻译、写文章、写代码等。ChatGPT很强大，让很多人感兴趣，也让很多人担心。 使用ChatGPT有一些风险，比如数据的质量、知识的真实性、道德的原则等。为了应对这些风险，我们需要做一些工作，比如改进技术 ......
基于AutomationML的多模型数字孪生驱动方法
【场景】： 终于要毕业了，从一开始都不知道数字孪生是什么，在没有老师和师兄师姐铺路的情况下，一点点看论文，复现论文，找创新点，真的太苦了。这里将我这三年在数字孪生的研究简单记录、分享一下，希望能帮到某些人，水平有限，不喜勿喷。 我所了解到的，现有数字孪生的主流实现方法大概有这么几种：基于unity的 ......