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无线供电模块 XKT-510规格书、T3168规格书
无线供电模块 XKT-510规格书、T3168规格书XKT-510 系列集成电路，采用最先进的宽电压自适应技术芯片设计工艺，同样的发射电路可以在任意工作范围内电压使用而不改变任何器件使用极为方便，电路极为简单，具有精度高稳定性好等特点，其专门用于无线感应智能充电、供电管理系统中，可靠性能高。XKT-510 负责处理该系统中的无线电能传输功能，采用电磁能量转换原理并配合接收部分做能量转换及电路的实时监控；负责各项电池的快速充电智能控制，XKT-510 只需配合极少的外部元件就可以做成高可靠的无线快速充电器、无线电源供电。T3168 是芯科泰无线充电系列通用接收集成
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模糊控制 经典教材 很好 很强大
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- 2020-11-28下载
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matlab 转stl格式文件
此文件可以将matlab中的的三维图形转换成stl格式输出，同时附带你demo实例
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单片机PWM温度闭环控制系统设计.doc
【实例简介】温度闭环控制的硬件基本设计，参考资料，包括源代码和原理图
- 2021-12-03 00:32:04下载
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《实变函数论》课后答案
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BLE-入门与提高教程
帮助你快速对BLE的入门，还有一些实验的介绍，帮助你对整一个BLE的了解！
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MATLAB神经网络30个案例分析（全书+源代码）.zip
【实例简介】本书是MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。
读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
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目录
第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类
第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模
第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现
第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测
第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别
第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算
第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别
第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能
第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测
第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测
第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断
第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究
第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断
第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选
第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断
第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别
第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价
第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类
第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优
第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维
第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测
第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类
第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类
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matlab空间圆弧插补源码，包含插补方法论文
基于matlab编写的空间圆弧插补程序，三点定圆求圆心，半径，用数字采样法进行圆弧插补，S曲线加减速控制实现，包含插补方法的介绍论文
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visio时序波形工具
针对各种时序波形的绘制，添加工具到visio中可以画出任何你想要的时序波形图，不需要其他软件，只需要visio即可
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SemEval-2014 Task 4数据集
SemEval-2014 Task 4数据集主要用于细粒度情感分析，包含Laptop和Restaurant两个领域，每个领域的数据集都分为训练数据、验证数据（从训练数据分离出来）和测试数据，非常适用于有监督的机器学习算法或者深度学习算法，如LSTM等。文件格式为.xml。情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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