IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
2021-03-05 11:02:04 727KB pdf article
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维基百科中文语料库,是自然语言处理中常用的一个数据集,里面包含了大量的中文词条,本文件是2020年7月份最新的语料(3)
2021-03-01 21:10:32 265.99MB 维基百科 中文语料库 数据集
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XOOPIC(基于X11的面向对象的单元格内粒子) XOOPIC是二维3速度单元粒子模拟程序。 它可以处理静电和电磁模型,具有多种边界条件,支持多种气体和气体化学,并且可以通过输入文件轻松进行重新配置。 这是一个标准的./configure、make、make安装系统。 从脚本“ run_conf.sh”开始-这是传递参数进行配置的一种更好的方法,并且对xoopic和xgrafix(您需要先安装xgrafix)进行编辑后,就可以对其进行编辑,以满足需要。它来配置xgrafix,然后安装它: $> sh run_conf.sh $> make && sudo make install # note only sudo if you need root privileges to write the destination 然后,一旦完成,使用相同的run_conf.sh来配置xoop
2021-02-28 10:04:14 32.73MB particle-in-cell plasma-physics kinetic-modeling C++
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2021-02-27 22:03:35 19KB JavaScript
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Golang好文推荐(持续更新中) 俗话说书是人类进步的阶梯,本项目收录了平时阅读到的一些Go相关写的比较好,质量较高的干货文章;欢迎星级。
2021-02-26 11:05:16 9KB golang readme articles knowledge-sharing
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本文基于支持向量机(SVM)和改进的粒子群优化(IPSO)算法(SVM-IPSO)创建了双向预测模型,以预测碳纤维的性能和生产参数。 在SVM中,选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。 提出了IPSO对它们进行优化的方法,然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。 SVM的预测精度主要取决于其参数,因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数,以提高其预测能力。 受小区通信机制的启发,我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO,以提高开发效率,并采用IPSO建立双向预测模型:在前向预测的方向上,我们认为富有成效参数作为输入,属性索引作为输出; 在向后预测的方向上,我们将性能指标视为输入,将生产参数视为输出,在这种情况下,该模型成为新型碳纤维的方案设计。 来自一组实验数据的结果表明,该模型的性能优于径向基函数神经网络(RNN),基本粒子群优化(PSO)方法以及遗传算法和改进的粒子群优化(GA- IPSO)方法在大多数实验中都是如此。 换句话说,仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。
2021-02-24 18:05:01 536KB support vector machine; particle
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粒子插件Particle Playground2+3
2021-02-22 13:03:20 61MB 粒子插件ParticlePla
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Particle Lines v2.0.2
2021-02-22 13:03:20 15.73MB ParticleLines
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article_tam:消费数字信息:交互的情感和认知途径模型
2021-02-18 11:05:57 111KB
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2021-02-15 09:03:10 212KB elsarticle 发论文 latex论文排版
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