Matlab应用电力负荷与价格预测网络研讨会案例分析

MATLAB示范了如何建立电力负荷与价格的短期预测系统，校准神经网络和袋装回归树模型，考虑温度、假期和历史数据。这些模型在NEPOOL地区2004-2007年的每小时数据训练，2008年的外部样本数据进行验证。附带Excel前端，通过MATLAB可部署的DLL调用预测模型。详细内容和网络研讨会录音，请访问：http://www.mathworks.com/videos/electricity-load-and-price-forecasting-with-matlab-81765.html

本次会议将展示如何利用MATLAB和Simulink快速开发和迭代信号处理、控制和图像处理等领域的算法，并在各类硬件板上独立运行。我们将以电机控制示例为例，演示如何：1）仅需点击按钮即可在Arduino上独立运行MATLAB和Simulink算法；2）优化并增强算法，以充分利用生产硬件的附加功能；3）自动生成针对各类硬件的目标C代码。

基于 MATLAB 的 BP 神经网络预测代码，逻辑清晰、上手快，适合做电力负荷预测这类有时序特征的场景。代码结构蛮规整的，输入输出都好了，拿来改改参数就能跑。尤其是初学神经网络的朋友，搞清楚前向传播、误差反传这些细节有。哦对了，文件里还有个电力负荷的案例，挺贴近实际，用来练手再合适不过了。

MATLAB 的图像演示文件挺适合想系统入门图像的朋友。是从一场官方网络研讨会里提取的实例资源，质量还不错，代码写得也清晰，挺有参考价值的。 图像的入门脚本集中在ImageWebinarDemos文件夹里，里面的例子挺全，从imread到imfilter、imcrop都覆盖到了。你想学图像预、图像增强这些基础操作，直接跑这些脚本就行，效果一目了然。 深度学习和硬件交互部分也有展示，像是怎么用摄像头采集图像、实时、把结果发回系统里。在物联网项目里，这种思路挺常用，比如做个环境监测，图像识别检测是否有人经过，再触发传感器，MATLAB 都能搞定。 代码应该是结合了Image Processing

MATLAB神经网络案例分析Elman神经网络在数据预测中的应用，专注于电力负荷预测模型的研究。

基于网站商品查询功能的库查询优化，探讨MySQL优化的最新进展。

如果你对雷达系统设计和感兴趣，这个资源挺不错的。网络研讨会中的 MATLAB 源代码，涵盖了多实际应用，像是波形设计、目标检测、波束成形等等。尤其是针对雷达和相控阵技术应用的开发者和学生来说，挺有的。你可以下载 ZIP 文件，运行里面的示例代码，快速上手。也蛮清晰，Vincent Pellissier 是 Phased Array System Toolbox 的开发经理，内容不复杂，适合入门者。

Matlab、Python和R中的并行编程研讨会 受众：了解如何使用上述语言之一进行编码以执行串行任务，但希望了解如何进行并行编码的任何人。 先决条件：- 脚本语言之一- Linux基础知识- ssh进入远程系统- 文件系统导航- 在远程系统上编辑文件- 使用Matlab、Python或R进行编程 课程资料： 第1天 - 并行计算简介- 09:00 am - 09:15 am：介绍- 09:15 am - 10:15 am：并行计算基础- 10:15 am -10:30 am：休息- 10:30 am - 12:30 pm：并行计算最佳实践- 12:30 pm - 01:30 pm：午餐- 0

Windows Caffe是Guillaume Dumont（@willyd）领导的社区实验分支，专注于将Caffe框架移植到Windows平台。该项目正在进行中，需要Visual Studio 2013或2015、Python 2.7及Anaconda x64（或Miniconda），以及可选的CUDA 7.5或8.0和cuDNN v5支持。配置和构建Caffe在Windows上的方法可以通过cmd提示符下的以下命令来进行：在C:\Projects文件夹下执行git clone https://github.com/BVLC/caffe.git。