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  1. Monte Carlo光子传输模型之MU计算(ppt)

  2. Monte Carlo光子传输计算模型是当前公认最准确,甚至比测量还准的计算模型.这里提供的是X-射线的模拟后的MU计算方法.
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-11-26
    • 文件大小:380928
    • 提供者:yihua__li
  1. gjk C++应用代码(碰撞问题)

  2. GJK计算碰撞代码的应用 //----------------------------------------------------------------------------- // Torque 3D // Copyright (C) GarageGames.com, Inc. // // The core algorithms in this file are based on code written // by G. van den Bergen for his interfe
  3. 所属分类:VB

    • 发布日期:2010-10-28
    • 文件大小:51200
    • 提供者:tftnmgcx
  1. 基于CU DA 的H. 264

  2.  图形处理器(GPU ) 的处理速度在最近几年得 到了快速的发展, 其计算能力以每年2. 8 倍的速度 增长, 高于CPU 的发展速度. 如目前GTX280 GPU 的峰值浮点运算能力已经超过1T F lop s, 而因特尔4 核CPU Clow lown 的单精度浮点最高运算能力为 84G F lop s. 出现该现象的主要原因在于CPU 的微 构架要兼顾数值运算指令和控制指令, 而GPU 的微 构架是面向图形类高度并行计算而设计的, 因此, GPU 在并行数值处理能力上要远高于CPU. 为
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2010-11-25
    • 文件大小:302080
    • 提供者:zxchqh
  1. 排队论function x-f(1ambda,mu,s)

  2. function x-f(1ambda,mu,s) ro=lambda/mu;ros=ro/s; suml=O;for i=O:s-1 sumI=sum1+ro.^i/factorial(i); end sum2=ro.^s/factorial(s)/(1一ros); pO=l/(suml+sum2); p=ro.^s. pO/factorial(s)/(1-ros); Lq p. ros/(1-ros); L=Lq+m; W=L/lambda; Wq=Lq/lambda; x(1)=p0;x
  3. 所属分类:管理软件

    • 发布日期:2013-05-07
    • 文件大小:67584
    • 提供者:u010605140
  1. MU-MIMO的信道容量

  2. 详细介绍了多用户MIMO的信道容量的计算过程。
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2013-08-07
    • 文件大小:270336
    • 提供者:u011629062
  1. 基于蒙特卡罗方法的射波刀剂量学特点的研究_戴春艳

  2. 论文以射波刀为研究对象,用蒙特卡罗方法研究了 800 MU/min 射波刀的剂量学特点。目的:建立射波刀的蒙特卡罗剂量计算模型,模拟计算并分析射波刀的剂量学特点;在 Alfonso 等人新公式的基础上提出一种新的校准方法 ,并计算了修正因子。
  3. 所属分类:医疗

    • 发布日期:2018-10-14
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:qq_38968698
  1. 矩阵权loop细分mu的计算

  2. 矩阵权Loop细分的mu的一般计算方法,通过计算与顶点相连的点的个数计算得到。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-11-13
    • 文件大小:2048
    • 提供者:lafengxiaoyu
  1. DSP_for_MATLAB_and_LabVIEW_Volume_III_Digital_Filter_Design_2009

  2. 本书是MATLAB™和LabVIEW™系列DSP的第三卷。第三卷包括数字滤波器设计,包括通过窗口理想低通滤波器FIR的FIR设计的特定主题 来自窗口理想低通滤波器的高通,带通和带阻滤波器设计,采用过渡带优化频率采样技术的FIR设计(由反向DFT或 余弦/正弦求和公式),包括希尔伯特在内的所有标准类型的等波纹FIR的设计 变换器和微分器通过Remez交换算法,设计Butterworth,Chebyshev (类型I和II),以及椭圆模拟原型低通滤波器,模拟低通原型的转换 滤波器用于高通,带通和带阻
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-09-10
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:bjtucumt03
  1. (含频散曲线计算)可视图建模方法用于提取声发射波达时刻

  2. 相关论文可参考https://www.researchgate.net/profile/Weilei_Mu %Note: % 1. Please reference this paper for detailed information % "Weilei Mu, Zhenxing Zou, Hailiang Sun, Guijie Liu*,Shoujun Wang. Research % on Time Difference of Arrival Location Method of Ac
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2019-01-15
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:tblueapple88
  1. 核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-Kernel Principal Component Analysis (KPCA).zip

  2. 核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-Kernel Principal Component Analysis .zip 本帖最后由 iqiukp 于 2018-11-9 15:02 编辑      核主元分析(Kernel principal component analysis ,KPCA)在降维、特征提取以及故障检测中的应用。主要功能有:(1)训练数据和测试数据的非线性主元提取(降维、特征提取) (2)SPE和T2统计量及其控制限的计算 (3)故障检测 参考文献: Lee J
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-12
    • 文件大小:20480
    • 提供者:weixin_39841848
  1. 具有三个右手中微子超场的$$ {\ varvec {\ mu}} {\ varvec {\ nu}} $$μνSSM中希格斯-玻色子质量的精确预测

  2. $$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM是标准模型(SM)的简单超对称扩展,能够与实验一致地描述中微子物理学。 我们在混合壳上/ $$ \ smash {\中,使用三代右手中微子对$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM的中性标量扇区执行完整的一环重整化。 overline {\ mathrm {DR}}} $$DR¯方案。 我们计算对$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM的中性标量质量的完整一环修正。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38663452
  1. U 1 Lμ− Lτ$$中的广义μ-τ对称性和可计算的尺度动力学和质量混合\ mathrm {U} {(1)} _ {L _ {\ mu}-{L} _ {\ tau}} $ $个型号

  2. 具有U(1)规范对称性的标准模型的扩展包含超荷和新规范玻色子Z'之间的规范不变动力学混合sinχ和规范不变质量混合δM2。 这些代表了该理论的先验不可估量但在现象学上重要的参数。 如果存在自发或软破坏的对称性,这些对称性会在树级别禁止它们,但允许它们在循环级别生成,则它们可以计算。 我们讨论了在规范的Lμ-Lτ模型的上下文中属于该类别的各种对称性及其与轻子混合的相互作用。 结果表明,如果这些对称性是精确的,则在现象学上不一致的轻子混合参数。 这些对称性的自发破坏会导致轻子混合的持续性,并且还会根
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-26
    • 文件大小:627712
    • 提供者:weixin_38638309
  1. 风味违反了$$ \ tau $$ &lt;math&gt; <mi>τ</ mi> &lt;/ math&gt;和$$ \ mu $$ &lt;math&gt; <

  2. 我们已经重新研究了违反$$ \ tau $$ τ 和$$ \ mu $$ μ的轻子衰变的风味计算方法。 mi> 轻子在标准模型中分成三个较轻的带电荷的轻子,带有大量中微子。 我们受到了预测的$$ \ tau ^-\ rightarrow \ mu ^-\ ell ^ + \ ell ^-$$ τ - → <msu
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-22
    • 文件大小:567296
    • 提供者:weixin_38551431
  1. 战士血量计算.rar

  2. 计算奇迹战士爆光和加血公式计算,是一款非常适合奇迹MU玩家使用的加血软件,支持各种版本奇迹
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-10-08
    • 文件大小:5120
    • 提供者:bingxie60
  1. 从头算计算Rh掺杂TiO2中的半金属性

  2. 进行了基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理计算,以研究掺Rh的TiO2晶体的电子结构和磁性。 Rh-4d和O-2p之间的杂交导致Rh变成铁磁性,每个超级电池的磁矩约为1.0 mu(B)。 Rh掺杂的TiO2系统表现出基于DFT和DFT + U的半金属铁磁性。局部磁矩之间的强铁磁耦合可以归因于pd杂交和双交换机制,以及超交换相互作用。 这些结果表明通过在TiO2主体中掺杂非磁性过渡金属来实现有希望的稀磁半导体的替代方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:769024
    • 提供者:weixin_38677234
  1. 具有有限反馈的MU-MIMO广播信道中的联合用户配对和预编码

  2. 在本文中,我们提出了一种在反馈有限的MU-MIMO广播信道中的联合用户配对和预编码方案。 在所提出的方案中,每个用户分别反馈其优选的预编码矢量索引和两个标量,分别表示量化误差和信道矩阵的最大奇异值。 基站(BS)选择具有最高估计SINR的第一用户,并根据第一用户的首选预编码向量生成单一的预编码矩阵。 然后,BS一个接一个地选择用户。 在每个步骤中,BS使用所生成的预编码矢量来为每个未选择的用户计算估计的SINR,然后选择具有最大估计的SINR的用户。 数值结果证明了其有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:229376
    • 提供者:weixin_38729022
  1. 社会计算实验动态仿真引擎的研究与实现

  2. 应对新形势下非常规突发事件的严峻挑战是各国政府亟待解决的问题,综合人工社会-计算实验-平行执行的ACP方法,是解决非常规突发事件应急管理问题的有效方法。本文引入ACP方法,阐述构建高性能社会计算实验动态仿真引擎的作用;按照层次化模块化思想设计动态仿真引擎D-PARSE的体系结构,详细描述各组成部分的具体功能,并基于并行仿真引擎μsik实现所设计的动态仿真引擎D-PARSE;测试了不同事件发送策略对仿真系统性能的影响。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:505856
    • 提供者:weixin_38693720
  1. mu:监事单位-源码

  2. 马克恩(无限) 亩代表 货币单位(MU,MU,μ或μ) 工作正在进行中 基于饮用水的商品和服务的货币标准化,其中: 适合人类(尤其是婴儿和老年人)生物消耗的蒸馏水被视为零(0)的分类数据。 来自任何类型的研发(R&D)的裂变或废放射性物质产生的核废料被视为负一(-1)的分类数据。 不受限制的大气氦气(不属于经济生产活动的一部分)被视为加一(+1)的分类数据。 介于负1到零和0到加1之间的分类范围被无损压缩为(-1,0]和[0,+1)的可计算序数间隔,其中: 大小为-1 <0 &
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_42129300
  1. mu:在AWS Lambda上运行通用并行计算的框架-源码

  2. 范例(WIP) 在此示例中,我们将运行lambda,这些lambda mybucket:sintel-1k-png16/d.png存储在S3上的PNG文件作为mybucket:sintel-1k-png16/d.png ,一次将其编码为6帧作为Y4M文件,然后将其上传到mybucket:sintel-1k-y4m_06/d.y4m 。 如果需要有关运行xc-enc的更多信息,请参见 。 先决条件 我假设您已经有了mybucket:sintel-1k-png16/d.png文件。 您应该获得这
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42138545
  1. python 计算数据偏差和峰度的方法

  2. numpy.set_printtoptions(edgeitems=5):值过多,显示前5个和后5个 偏度:衡量随机分布的不均衡性,偏度=0,数值相对均匀的分布在两侧 峰度:概率密度在均值处峰值高低的特征 python计算数据均值、标准差、偏度、峰度: import numpy as np from scipy import stats x = np.random.randn(10000) mu = np.mean(x, axis=0) sigma = np.std(x, axis=0) sk
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:29696
    • 提供者:weixin_38613548
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