花钱的资料哦,已过,资料大奉献了,含答案的。
2024-05-05 00:49:33 8.02MB 网络工程师
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紧抓考生痛点,按照短期、速效、重点突出的原则,课件中直接给出知识点的出题形式,让您在短时间内抓住考试要点,顺利通过网络工程师下午案例分析考试。掌握考察点包括:交换机配置、路由器配置、防火墙配置、VLAN配置、NAT配置、ACL配置、园区网设计、网络规划与设计、WWW配置、DNS配置、IIS配置、Email服务器搭建、DHCP服务器搭建、FTP服务器搭建、动态路由配置、移动网配置等。
2024-05-05 00:42:45 16.8MB
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202405软考高项信息系统项目管理师(4位老师)VIP,内容更新至2024年3月29日,都是自己备考,收集的一些资料,需要的 信息系统项目管理师 信息系统项目管理师 信息系统项目管理师
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DSP280049空白工程模版 只需要把主程序中的内容删掉,基本所有的头文件和源文件都有
2024-05-03 16:40:59 1.56MB DSP C2000 f280049
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3位6脚数码管工程文件,具体如何应用可查看我发布的文章,谢谢。
2024-05-02 11:41:45 361KB
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考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性,建立车辆半主动悬架非线性动力学模型。应用微分几何非线性控制,经过适当的非线性状态和反馈变换,实现半主动悬架非线性系统的精确线性化,并对系统实施非线性状态反馈控制;根据预定的控制目标及模糊控制策略调节控制参数,设计模糊控制器,对悬架系统进行了控制仿真研究;利用神经网络模式识别能力对输入数据处理辨别,设计控制网络层,从而达到提高悬架工作性能,改善汽车行驶舒适性的目的。将三种非线性控制方法的仿真结果进行分析比较表明:经模糊控制或神经网络控制后的悬架承受的冲击响应小
2024-04-30 21:35:08 66KB 工程技术 论文
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为提高汽车的行驶平顺性及操纵稳定性,在进行整车动力学分析的基础上建立汽车悬架系统多目 标优化模型,并提出一种基于改进遗传算法的悬架参数多目标优化方法.该方法改进了传统遗传算法中的种 群个体选择机制,锦标赛选择过程由外部非支配集和原种群同时参与,可使多次迭代所得父代种群与子代种 群中的最优个体均有机会被选取,保证了新种群的多样性.以某轻型客车为研究对象,选取车身侧倾角、横摆 角速度及振动加速度作为优化指标,对悬架系统的弹簧刚度、减振器阻尼系数及稳定杆扭转刚度进行多目标 优化.实车实验结果表明:与悬架优化前相比,汽车行驶过程中的车身侧倾角、横摆角速度及质心振动加速度 分别下降了12.3% 、6.4% 和9.8%.所提出的基于改进遗传算法多目标优化策略可合理匹配悬架系统各参 数,改善汽车的行驶平顺性及操纵稳定性
2024-04-30 21:31:31 389KB 汽车工程
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1.创建项目WBS 2.设置与分配资源 3.管理任务成本 4.跟踪任务进度 太原理工大学 软件工程专业 IT项目管理课程 使用project2016软件完成
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输入图片,对目标绘制包围盒仿真 仿真工程操作及其介绍,见文章:https://blog.csdn.net/weixin_46423500/article/details/130674948
2024-04-29 18:19:35 18.48MB fpga开发 运动目标检测 仿真工程
AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)的重要性体现在以下几个方面: 内容创作效率提升: AIGC能够快速生成大量高质量的内容,包括文本、图像、音频、视频等,极大地提高了创作效率。这不仅降低了人力成本,也使得内容更新和迭代的速度加快,满足了信息爆炸时代人们对新鲜内容的高需求。 个性化和定制化服务: AIGC可以根据用户的需求和偏好自动生成个性化的内容。这种能力在教育、娱乐、营销等领域具有巨大价值,能够提供高度定制化的用户体验,增强用户黏性和满意度。 创新与发现新应用: AIGC技术的不断发展和普及促进了新的应用场景和商业模式的诞生。通过降低开发门槛,更多的开发者和企业能够探索和实验AIGC的应用,有可能催生出全新的现象级应用和服务。 商业效益增长: AIGC在数字商业化领域具有显著优势。它能够赋能营销策略,提高广告和推广的精准度和效果,从而带动企业收入的增长。同时,通过自动化的内容生成,企业可以节省资源并专注于核心业务的创新和发展。 知识传播与教育: AIGC能够生成教育材料、教程和知识摘要,帮助人们更高效地获取和学习新知识。在教育领域,AIGC可以个性化定制学习路径和内容,适应不同学生的学习速度和方式。 行业效率优化: 在保险、出版、法律等行业,AIGC可以自动处理大量的文档、报告和合同,提高工作效率,减少人为错误,并提供数据分析和决策支持。 学术研究与伦理考量: AIGC在学术研究中的应用需要遵循特定的使用边界和准则,以防止学术不端行为。明确的指南有助于确保研究成果的真实性和可信度,同时推动AI技术在科研领域的健康发展。
2024-04-28 20:40:01 7.14MB AI源码
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