快速解耦法

该程序利用牛顿拉夫逊法、高斯西德尔法和快速解耦法，求解IEEE标准的6、9、14、26、30节点测试系统的潮流方程。请打开main.m。

提供一种高效算法，用于计算点云数据中每个点的法向量，并附带测试数据，方便验证算法效果。

介绍了快速近邻法分类程序在Matlab中的实现方法。

此MATLAB工具包实现了S. Basiri、E. Ollila和V. Koivunen于2017年发表在《信号处理》期刊上的论文“ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法”中提出的引导方法。论文详细信息：S. Basiri, E. Ollila, V. Koivunen. ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法. 信号处理, 卷. 138, 2017, 第53-62页, 2017年3月.如果在您的出版物中使用此工具包，请引用上述论文。

双馈感应电机解耦控制是电力系统中的重要技术，其通过新的控制方法实现了对电力传输的高效优化。详细探讨了这一技术在提高发电效率和稳定性方面的应用。通过实验验证，新方法不仅提升了系统的响应速度，还减少了系统中的能量损耗。这些创新将有助于未来电力系统的可持续发展。

前后端解耦利器：HBase 中间层实践 在 HBase 应用中，引入中间层能够有效隔离前后端，带来诸多优势： 1. 简化前端开发: 前端只需与中间层交互，无需了解 HBase 的复杂细节，降低学习成本和开发难度。 中间层可以提供更友好的接口，例如 RESTful API，便于前端调用。 2. 提升系统可维护性: 前后端代码分离，各自独立开发、测试和部署，提高开发效率和代码质量。 修改后端逻辑或 HBase 版本时，只需调整中间层，无需修改前端代码，降低维护成本。 3. 增强系统安全性: 中间层可以实现权限控制、数据校验等功能，保护 HBase 数据安全。 隐藏 HBase 集群的内部

正弦光栅相位测量法凭借其快速、精准、全场测量以及数据利用率高等优点，成为当前备受瞩目的测量方式。这项技术不仅在研究领域蓬勃发展，部分研究成果也已成功实现商业化，展现出其在三维测量领域的显著优势。

为比较浮选精煤和尾煤快速灰化法与缓慢灰化法的测定结果差异，对 20 个浮选精煤样品和 20 个尾煤样品分别采用两种方法进行灰分测定，并对测定结果进行 t 检验分析。结果表明，两种方法测定的精煤和尾煤灰分结果均无显著性差异，差值的置信区间范围较小。因此，煤炭灰分快速灰化法可满足技术比武考核和快速检查的需要。

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.0

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。