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bellhop3d模型已提供。

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简介：
MATLAB的Bellhop3D模型，涵盖了声场传播的Bellhop和Kraken等一系列模型，能够对声场进行详尽的分析，具体包括绘制传播损失曲线、冲激响应特性图、声速剖面以及本征声线等关键数据。

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  • SSD模型的instances-trainval35k.json文件，官方提供的下载链接已失效
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    本资源页面提供SSD模型所需的instances-trainval35k.json数据文件。由于官方下载链接现已失效，我们为用户提供了一个可信赖的替代来源。 SSD模型的instances_trainval35k.json文件在官方代码中的下载链接已失效，现附上该文件供下载。
     
  • PSCAD中官方提供的若干IEEE模型
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    本资源介绍并分析了PSCAD软件内置的一系列IEEE标准测试系统模型，涵盖电力系统仿真与教学应用。 PSCAD官方提供的几个IEEE模型具有一定的参考价值。尽管模型数量不多，但都是由官方发布的。
     
  • DFIG_Feb07_双馈风机提供6VW_PSCAD_风机模型_
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    该资源提供了基于PSCAD平台的双馈感应发电机（DFIG）风电系统模型，版本为Feb07，适用于研究不同工况下风力发电系统的性能。 双馈风机（DFIG）是风力发电领域广泛应用的一种发电机类型。PSCAD官方提供了一个名为“DFIG_Feb07_dfig_provide6vw_双馈风机_PSCAD_风机模型”的详细仿真模型，专门用于模拟3兆瓦的双馈风力发电机。这款软件能够对电力系统中的各种设备和过程进行精确的动态和暂态分析。 该类型发电机的特点在于其定子通过电网供电，而转子则经由变频器（VSC）连接。这种设计使得在并网运行时可以独立调节转子侧电压与频率，从而更灵活地控制功率输出，并适应风速的变化。当风速低于额定值时，发电机可增加其输出；而在高风速条件下，则能限制机械负载过大。 模型DFIG_Feb07可能涵盖电气、机械及控制系统方面的详细内容。其中的电气部分包括了定子绕组、转子绕组、励磁系统以及电网连接等组件；而机械方面则涉及叶片、轮毂和塔架结构。控制策略通常由变频器调控，如PI控制器或滑模控制方法来稳定发电机输出功率及电网电压频率。 PSCAD模型的优势在于其灵活性与准确性，用户可以通过调整参数研究不同风速下的发电效率以及在电网扰动情况下的稳定性等性能表现；同时该工具还能用于测试新控策略的效果，并为实际风电场的设计和运行提供参考依据。 对于双馈风机的实际应用而言，控制目标通常包括： 1. **功率调节**：确保发电机能在各种风速条件下保持稳定输出。 2. **电压管理**：维持电网的正常电压水平并防止因发电量变化导致的波动现象。 3. **无功补偿**：通过调整转子侧注入的无功功率来提高整个系统的电能质量。 4. **保护机制设计**：制定相应的安全措施以应对可能出现的各种故障情况。 研究该模型时，用户需要掌握以下核心概念： - 双馈电机的工作原理及变频器如何实现对定子和转子的不同电源接入控制； - VSC工作机理及其在调节功率与电压中的作用机制； - 风电场并网标准规范如EN50140或IEC61400系列等的要求，确保模型符合实际工程需求； - PSCAD软件的操作技巧以构建和运行仿真项目，并解读其结果。 此模型为深入理解双馈风力发电系统的运作机制提供了机会。无论是研究人员、工程师还是学生群体都可从中受益匪浅；通过细致研究并利用PSCAD进行模拟试验，有助于提升对相关技术的理解深度，并推动风电领域的持续进步。
     
  • SRN-DeblurNet: PyTorch实现及预训练模型提供
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    简介：SRN-DeblurNet是一款用于图像去模糊任务的深度学习模型，基于PyTorch框架开发，并提供了经过大量数据训练得到的预训练模型。 为了训练SRN-DeblurNet模型，我严格按照原始论文中的所有配置进行操作。在测试PSNR值时，我把GOPRO数据集的测试部分分为两半：一半用于验证，另一半用于最终测试，并得到了29.58db PSNR的结果（而原论文报道的数据为30.26db）。我已经提供了预训练模型。 值得注意的是，在没有进行伽玛校正的情况下也可以对GOPRO中的模糊图像进行训练。我尝试将该模型应用到真实世界中的人脸图像上，但发现其推广效果不佳。欢迎任何讨论或更正意见。
     
  • ProtTrans: 提供先进蛋白质预训练的Transformer模型
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    简介：ProtTrans是一种先进的基于Transformer架构的模型，专门用于蛋白质的预训练。它能够有效提升生物信息学领域中各类任务的表现，为药物设计和生物学研究提供强大支持。 ProtTrans 提供了最先进的蛋白质预训练模型，并通过使用数千个来自Summit的GPU以及各种Transformers模型中的Google TPU进行了培训。欲了解更多关于我们的工作，请查阅我们的论文。此存储库将定期更新，以支持生物信息学界，特别是我们SASAR项目在Covid-19研究方面的进展。 目录： - 预言 - 蛋白质序列生成 - 可视化 - 基准测试 - 期望成绩 - 二级结构预测（第3季度） - 二级结构预测（Q8） - 膜结合与水溶性（Q2） - 亚细胞定位（Q10） - 社区和贡献 - 遇到问题？ - 发现错误？ - 特别要求 - 团队成员
     
  • Murata ADS元件模型库，免费提供！-综合文档
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    本资源提供Murata ADS元件模型库的免费下载，内含广泛Murata产品系列的精确仿真模型，适用于高频电路设计。 MuRata ADS元器件模型库免费提供。
     
  • model_for_power_quality_disturbances(): 提供多种电能质量扰动的MATLAB模型-...
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    本资源提供了一系列用于模拟和分析电力系统中常见电能质量问题的MATLAB模型。通过这些模型，用户可以深入研究电压暂降、谐波污染等现象，并开发有效的应对策略。 此脚本采用Z. Moravej, AA Abdoos及M. Pazoki在2009年提出的方法对电能质量扰动进行数学建模。该方法利用小波变换和支持向量机来检测和分类电能质量扰动，对于未来研究者来说，在电能质量扰动的研究、建模与分类方面具有重要参考价值。只需运行相应功能即可查看不同的模型效果。
     
  • Sam-ViT-L-Quant模型（由AnyLabeling提供的Segment Anything版本）
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    Sam-ViT-L-Quant是由AnyLabeling团队开发的一款基于量化技术的Segment Anything模型，它采用了ViT-L架构，在保持高精度的同时大幅减少了计算资源的需求。 下载后解压到C:\Users\你的用户名\anylabeling_datamodels\sam_vit_l_0b3195_quant即可使用。
     
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    KRPano资源分析工具是一款专为优化KRPano项目而设计的实用软件。它能帮助开发者和设计师高效地管理与分析项目中的各项资源，提升全景项目的性能及用户体验。现可免费下载使用。 全景图片下载工具可以将所有全景资源全部下载下来。KRPano资源分析工具也可以用来下载全景图。
     
  • CCHP.zip_cchp模型_三联供系统_冷热电三联供仿真模型
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    本资源提供一个冷热电三联供（CCHP）系统的仿真模型，适用于能源效率分析与优化。该模型能够进行详细的电力、供暖和制冷的联合供应模拟研究。 基于MATLAB的CCHP模型用于仿真冷热电三联供系统。