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NetLogo沙堆模型_

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简介：
《NetLogo沙堆模型》是一款基于复杂适应系统理论的教育软件，利用计算机模拟展示沙堆的生长与崩溃过程，帮助用户理解临界现象和自组织等概念。 NetLogo软件的入门使用教程适用于多主体复杂系统建模。

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  • NetLogo沙堆模型_
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    《NetLogo沙堆模型》是一款基于复杂适应系统理论的教育软件，利用计算机模拟展示沙堆的生长与崩溃过程，帮助用户理解临界现象和自组织等概念。 NetLogo软件的入门使用教程适用于多主体复杂系统建模。
     
  • SEIR病毒传播的NetLogo仿真模型
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    本研究构建了一个基于NetLogo平台的SEIR（易感-暴露-感染-恢复）模型，用于模拟和分析不同参数下病毒的传播动态与控制策略效果。 NetLogo模拟SEIR病毒传染模型，默认情况下E状态个体不具备传染性，R状态的个体不会再被感染，并且可以记录数量变化的情况。
     
  • NetLogo微信用户分享消息模型
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    《NetLogo微信用户分享消息模型》旨在利用NetLogo仿真软件构建一个模拟框架，研究微信等社交平台上的信息传播机制和影响因素。该模型通过设定不同参数（如用户活跃度、分享意愿、网络结构）来仿真信息在虚拟社群中的扩散过程，并分析这些变量如何影响信息的覆盖范围与速度，为社交媒体营销策略优化和社会舆论引导提供理论依据和技术支持。 NetLogo微信用户转发消息模型描述了在微信环境中用户如何通过该平台分享信息的过程。此模型利用了NetLogo仿真软件来模拟用户的互动行为，特别是关注于消息传播的动态特性以及影响因素。通过对这些因素的研究可以更好地理解信息在网络社交环境中的扩散机制。
     
  • MATLAB代码影响-Visual_Sandpile：用于可视化Bak-Tang-Wiesenfeld沙堆模型雪崩的MATLAB库...
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    Visual_Sandpile是一个MATLAB工具包，专门设计用来模拟和展示Bak-Tang-Wiesenfeld（BTW）沙堆模型中的雪崩现象。此库提供了丰富的可视化功能来帮助用户深入理解复杂系统的临界行为及自组织临界性概念。 Matlab代码影响了MATLAB的可视Bak-Tang-Wiesenfeld沙堆模型。这个MATLAB库有助于可视化流行的沙堆模型的雪崩特性和幂律特性，并用于实时绘制沙堆统计数据，已经针对性能进行了优化。 Bak-Tang-Wiesenfeld（BTW）沙堆模型是一种自组织临界性概念的具体例子，在Per Bak著名的书中以直观方式描述。该模型展示了如何从局部简单的自然规律中产生大规模复杂的行为模式。在现实中，当足够多的颗粒聚集在一个位置时，会导致某些部分开始滑落。一旦一个颗粒开始移动，它可能会影响其他颗粒，导致更多的滑动现象，这种连锁反应被称为“雪崩”。 Per Bak的研究发现参与雪崩的谷粒数量（作为衡量雪崩大小的标准）遵循幂律分布规律：D(s) = ks^-τ* ，其中k和τ是常数。当在对数-对数坐标系中绘制时，该关系呈现出直线形式，显示了自然界中的规模不变性特征。
     
  • MATLAB代码影响-SandpileModel：2020年3月数学建模沙堆问题的元胞自动机模型
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    本项目利用MATLAB编程实现了一种元胞自动机模型来模拟和分析经典的沙堆模型，旨在探讨复杂系统中的自组织现象。该模型基于2020年3月的数学建模竞赛题目进行开发，通过代码研究沙粒堆积引发的临界状态及连锁反应。 Matlab代码影响了Matlab的可视Bak-Tang-Wiesenfeld沙堆模型。这个库用于可视化流行的沙堆模型的雪崩特性和幂律特性，并实时绘制沙堆统计数据，已针对性能进行了优化。 一般而言，Bak-Tang-Wiesenfeld（BTW）沙堆模型是一种简化的物理系统，其中颗粒逐个添加到一个二维网格上形成“沙堆”。当某个位置堆积了过多的粒子时，就会发生雪崩现象。这种模型展示了自组织临界性的概念——即复杂的全局行为可以从局部简单的规则中自发产生。 在该模型中，“滑坡”或称作“雪崩”的事件是由于颗粒从一个格点移动到相邻格点而引发的连锁反应。Per Bak在其研究中发现，参与这些雪崩的所有粒子数量（作为衡量雪崩规模的标准）遵循幂律分布规律。即D(s) = ks^(-τ)，其中k和τ为常数。在对数-对数坐标图上绘制时，这种关系表现为一条直线。
     
  • NetLogo-Matlab 扩展：连接 MATLAB 和 NetLogo 的基于代理的模型插件 - Matlab 开发
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    本项目提供一个Matlab与NetLogo之间的接口插件，旨在促进基于代理的建模研究。该扩展使用户能够利用两种工具的优势，进行复杂系统模拟和分析。 该文件扩展了基于代理的建模语言NetLogo以与Matlab接口。包括在两者之间传递数据以及从NetLogo内执行任何有效的Matlab命令。文档和最新下载可以在GitHub上的相关页面找到。
     
  • 沙漏模型的MATLAB代码
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    本项目提供了一个详细的MATLAB实现方案，用于模拟和可视化沙漏计时器的工作原理。通过动态展示沙子从上部容器流向底部容器的过程，该代码有助于理解物理系统的建模与仿真技术。 使用MATLAB编程结合元胞自动机来模拟沙漏模型。
     
  • NetLogo环境下的人员疏散模型源代码
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    本段介绍的是在NetLogo平台开发的人员疏散模拟程序源代码。该模型通过仿真人群疏散过程中的行为模式和动态变化，为研究者提供深入分析疏散策略的有效工具。 基于NetLogo的人员疏散模型源代码提供了一种模拟人群在紧急情况下撤离行为的方法。该模型考虑了多种因素，如行人之间的互动、出口位置以及环境条件对疏散效率的影响。通过使用NetLogo这样的多智能体建模工具，研究者和开发者能够详细分析不同策略下的疏散效果，并为实际应用中的安全规划提供有价值的参考信息。
     
  • 在3DMax中制作的沙发模型
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    本作品是在专业三维建模软件3D Max中精心设计和渲染的一款沙发模型，旨在为室内设计、虚拟展示等领域提供高质量的设计参考。 在3DMax下制作的沙发模型非常逼真，希望能与大家分享并下载，希望对大家有所帮助。
     
  • COCO-Human-Pose:利用COCO 2017数据集训练堆叠式沙漏模型进行人体姿态估计
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    COCO-Human-Pose采用COCO 2017数据集，通过优化堆叠式沙漏模型实现高效精确的人体关键点检测与姿态估计。 基于COCO数据集的人体姿势估计 本项目是SENG 474数据挖掘课程的一部分，旨在利用深度神经网络进行人体姿态估计的研究与开发。 问题概述： 人体姿态估计（HPE）是指识别图像中关键身体部位，并据此构建出相应的人体模型。这项技术的应用范围广泛，在电影、游戏等娱乐产业用于动画制作；在安全监控领域，则可能被用来通过视频追踪个体身份信息；此外，手势识别也是其重要分支之一，能够帮助将手语翻译为文字或语音信号。 然而，人体姿态估计面临着众多挑战：包括人体外观与体型的多样性、环境光照的变化、物体遮挡问题（尤其是关节间的自我遮挡）、复杂的人体骨骼运动特性以及2D图像固有的信息损失等。这些难题促使研究者们不断探索新的方法和技术以提高HPE系统的准确性和鲁棒性，从而为该领域带来更多的创新和学习机会。