粒子模拟方法（Particle-in-cell）

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简介：
粒子模拟方法（PIC或Particle-in-cell）是一种数值计算技术，用于研究等离子体物理中的带电粒子在电磁场中的运动。该方法结合了麦克斯韦方程组和牛顿定律，精确描述宏观电磁现象与微观粒子动力学的相互作用，广泛应用于加速器物理、空间科学及聚变能领域。计算二维非定常可压缩理想流动问题的欧拉－拉格朗日混合方法，简称PIC法，特别适用于处理含有多种介质及大变形流动的问题。在流体动力学中，通常采用欧拉坐标系与拉格朗日坐标系来求解流体动力学问题，即所谓的欧拉法和拉格朗日法。欧拉法则能够用于解决流体高度畸变的情况，但其精度相对较低，并且当物质从一个区域输运到另一个区域时会引发严重的扩散现象，导致界面及自由面的位置难以精确确定。

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粒子模拟方法（Particle-in-cell）

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粒子模拟方法（PIC或Particle-in-cell）是一种数值计算技术，用于研究等离子体物理中的带电粒子在电磁场中的运动。该方法结合了麦克斯韦方程组和牛顿定律，精确描述宏观电磁现象与微观粒子动力学的相互作用，广泛应用于加速器物理、空间科学及聚变能领域。计算二维非定常可压缩理想流动问题的欧拉－拉格朗日混合方法，简称PIC法，特别适用于处理含有多种介质及大变形流动的问题。在流体动力学中，通常采用欧拉坐标系与拉格朗日坐标系来求解流体动力学问题，即所谓的欧拉法和拉格朗日法。欧拉法则能够用于解决流体高度畸变的情况，但其精度相对较低，并且当物质从一个区域输运到另一个区域时会引发严重的扩散现象，导致界面及自由面的位置难以精确确定。

Particle-in-Cell Simulation Code

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Particle-in-Cell (PIC) Simulation Code是一种数值模拟方法，用于计算带电粒子在电磁场中的运动。该代码广泛应用于等离子体物理、空间科学和加速器技术等领域。物理计算程序非常适合初学者使用，并配有manual和examples，非常值得拥有！

单粒子重构：Single-Particle-Reconstruction

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单粒子重构（Single-Particle Reconstruction）是一种利用电子显微镜技术对生物大分子结构进行三维重建的方法。通过分析大量随机定向的单一颗粒图像，可以揭示其精细结构和功能机制。单粒子cryo-EM数据处理涉及一些与该技术相关的注意事项。

04 OGS On-Cell In-Cell介绍.pdf

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本PDF文件详细介绍了OGS（One-Glass-Solution）技术及其在触摸屏制造中的应用，包括On-Cell和In-Cell两种集成方式的特点与优势。在现代智能设备中，触摸屏技术扮演着极其重要的角色。它不仅赋予用户与设备交互的能力，并且随着技术的发展，触摸屏的性能及轻薄化趋势不断得到提升和优化。目前，在众多的触摸屏技术方案中，In-Cell、On-Cell 和 OGS 是三种主流的技术。 OGS（One Glass Solution）技术的核心在于将触控传感器层直接集成在保护玻璃之上。通过在保护玻璃内侧镀上一层 ITO 导电膜来实现触控功能。OGS 技术的优势是减少了贴合次数，从而节省了一片玻璃和一次贴合工序，这不仅使得屏幕厚度减薄，在生产成本上也有所降低。然而，这种技术的生产和加工过程中存在一些挑战，例如在强化玻璃时如果边缘切割不当可能会产生毛细裂缝，这些裂缝会降低玻璃的整体强度，并导致较低的良率。与 OGS 相对应的是 On-Cell 技术，它将触控传感器层嵌入到显示屏的彩色滤光片基板和偏光片之间。On-Cell 技术相较于 In-Cell 而言技术难度有所降低，但仍需要面对薄型化及触控时颜色均匀性的问题。目前像三星这样的大型显示面板厂商已经在 On-Cell 结构触摸屏上取得了较快的进展，尤其是在其 AMOLED 面板产品中。然而，On-Cell 方案同样面临良品率低的挑战，一旦触摸屏损坏显示屏也可能一同报废。 In-Cell 技术则是将触控面板功能嵌入到液晶像素中，在显示屏内部集成触控传感器功能。这种技术可以使得屏幕更加轻薄，但与 On-Cell 类似，它也存在较高的良品率要求，需要配套的触控 IC 以防止错误的感测讯号或过大的噪音干扰。苹果 iPhone 5 和诺基亚 Lumia 920 就采用了 In-Cell 技术，在 iPhone 5 中屏幕厚度为 2.54mm，其中 In-Cell 贡献了约 0.44mm 的减薄效果。然而，In-Cell 技术的缺点在于对良品率的要求较高。除了这三种技术方案外，GG（Glass on Glass）和 GG2、GF 等也是类似 OGS 的全贴合屏幕结构，它们都是通过减少触摸屏层的数量来实现轻薄化，并且在生产过程中减少贴合次数以节省成本并提高效率。这些技术都在不断地追求更轻薄、耐用及低成本的触摸屏。对比这三种技术方案可以发现，它们都试图通过简化触控面板层数量和生产工序，从而实现屏幕轻薄化以及降低制造成本的目标。In-Cell 技术在轻量化方面表现最突出，但其高昂的成本和较低良品率是一个问题；On-Cell 虽然技术难度相对较小但仍需面对较高的不良率挑战；OGS 方案虽然具有一定的生产成本优势但在强度及加工工艺上存在明显缺陷。随着智能设备市场的发展和技术进步，厂商们会根据自身的技术实力以及市场需求选择最适合自己的触摸屏解决方案。未来或许会出现新的技术来解决现有方案中的问题，并满足人们对更轻薄、耐用且价格合理的触控屏幕的需求。

Cocos2d Particle Builder 粒子编辑工具

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Cocos2d Particle Builder是一款强大的粒子效果编辑工具，专为Cocos2d游戏引擎设计。用户可以直观地创建和调整绚丽多彩的粒子特效，适用于各种类型的游戏开发项目。 Particle Builder v1.3.2 稳定版本。

Cocos2d粒子编辑器 Particle Builder - Windows

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Cocos2d粒子编辑器Particle Builder是一款专为Windows系统设计的强大工具，它允许开发者直观地创建和调整粒子效果，适用于游戏开发等多种场景。在Windows环境下有一款非常好用的Cocos2d粒子特效编辑器，并且该编辑器包含了许多示例。

particle-filter-based_visual_tracking_粒子滤波_鲁棒性.rar

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该资源包含基于粒子滤波算法的视觉跟踪项目文件，专注于提高在复杂场景中的目标追踪鲁棒性。适用于计算机视觉领域的研究和学习。实现粒子滤波视觉目标跟踪（PF）、卡尔曼粒子滤波视觉目标跟踪（KPF）以及无迹粒子滤波视觉目标跟踪（UPF），是我近两年来编写的代码，用于实现鲁棒的视觉目标跟踪功能。这些方法在鲁棒性方面远远超过了MeanShift和Camshift等传统技术。我独自完成了KPF和UPF的研发工作，在网上很难找到相关的现成代码资源。尽管目前只对部分代码进行了优化处理，但其优化版本已在我们研究团队研发的主动视觉目标跟踪系统中成功应用。

UI粒子特效系统：UI Particle System 1.37

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UI粒子特效系统是一款强大的工具集，用于在用户界面中创建动态、吸引人的视觉效果。版本1.37更新了更多功能和优化，让设计师能够轻松实现复杂且精美的动画效果。这是一款专为 Unity GUI 设计的高级 3D 粒子解决方案插件。它简化了粒子在 GUI 中的集成过程，无需担心排序层级或额外画布配置，并通过简单的步骤即可实现。核心特性： - 利用自定义深度缓冲区在 GUI 上渲染粒子。 - 完全兼容 Unity 的 Shuriken 粒子系统，只需更改着色器。 - 支持剔除遮罩功能，方便在滚动视图中使用粒子效果。 - 提供易于设置的组件，使 UI 粒子系统的附加变得轻松简单。 - 拥有高级且高度可定制化的粒子着色器。 - 支持 GUI 的软粒子混合效果和扭曲效果及半透明遮罩。适用场景： - 用于增强按钮等 GUI 元素的效果 - 实现复杂的奖励特效，利用高级粒子系统 - 游戏卡片的动态视觉效果

揭秘并对比In-cell、On-Cell与OGS技术

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本文深入解析In-cell、On-Cell及OGS三种触摸屏技术的工作原理，并进行详细的优缺点比较。屏幕技术一直在不断发展变化之中。从早期的IPS、AMOLED、SLCD面板竞争到如今全贴合屏幕技术的应用，其中OGS（One Glass Solution）、In-cell和On-Cell是当前主流的三种屏幕技术方式。这三种技术的主要区别在于触控层集成的位置不同，从而影响了屏幕厚度、透明度以及显示效果等特性。 OGS技术通过将保护玻璃与触控层整合在一起减少了层数，使设备更加轻薄，提升了透光性，并让图像看起来仿佛浮现在屏幕上。然而由于直接加工导致强度下降，这种技术的抗冲击能力较弱，在受到撞击或摔落时容易损坏；同时灵敏度高易出现“跳屏”现象。 In-cell则将触控层嵌入到显示面板内部，使得屏幕更加轻薄，例如苹果iPhone 5就采用了这一技术。然而它的抗冲击性较差，并且一旦发生故障需要连同整个显示面板一起更换。此外，该技术的触控感应可能存在杂讯问题需额外处理。 On-cell则是将触控薄膜置于上玻璃基板之上，其屏幕强度优于In-cell但不如OGS；在显示效果和通透度方面介于两者之间，在制造成本及良品率上有一定优势。从性能上看，OGS的灵敏度最佳支持多点操作且对工艺要求较高容易出现“跳屏”问题。而In-cell与On-Cell触控响应较慢但相对稳定。综合来看，这三种技术各有优缺点适用于不同的设备需求和制造商的战略选择。消费者可以根据这些特性来做出更适合自己的判断。随着技术的进步未来屏幕将更加完善提供更好的用户体验。

Chapter 14: PID Controller Optimization Design Using Particle Swarm Algorithm.rar_PID粒子群_优化PID_粒子群优化_

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本资源详细介绍利用粒子群算法对PID控制器进行优化设计的方法，涵盖理论分析与仿真验证，适用于自动控制领域的研究和应用。第14章基于粒子群算法的PID控制器优化设计粒子群算法是一种有效的参数优化方法，在本章中我们将其应用于PID控制器的设计与改进。通过利用粒子群算法，可以有效地寻找最优或接近最优的PID控制参数，从而提高系统的性能和稳定性。