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World File Search System模型库
PyProBE：用于电池实验的 Python 处理
PyBaMM 包含一个可互换模型库，允许用户测试不同的方法。没有用于交换电池数据处理方法的等效方法，导致研究人员的工作重复。因此，需要一个开源数据处理包，研究人员可以在一个框架内开发新的分析工具。PyProBE 的分析模块编写为模块化和直观的，具有一致的数据结构和内置的 Pydantic 数据验证（Colvin 等人，2024 年）。随着新方法的开发，可以添加它们并立即与现有方法进行比较。
关于概念设计中的飞机模拟 - DiVA 门户
航空航天业在开发过程中使用基于模型的系统工程已有悠久传统。多年来，已经创建了一个庞大的系统仿真模型库，随着每个新模型的开发，该库也不断扩大。尽管如此，建模和仿真工程师还是更喜欢从头开始开发自己的模型，因为重复使用旧模型似乎很麻烦，导致项目中同时存在同一系统的多个仿真模型。这些多个仿真模型的开发、验证和维护不仅会产生额外成本，而且还对飞机开发构成潜在威胁，因为数据一致性更难得到保证。
概念设计中的飞机仿真 - DiVA 门户
航空航天业在其开发过程中使用基于模型的系统工程已有悠久传统。多年来，已经创建了一个庞大的系统仿真模型库，随着每个新模型的开发而不断扩大。尽管如此，建模和仿真工程师更喜欢从头开始开发自己的模型，因为重复使用旧模型似乎很麻烦，导致项目中同时存在同一系统的多个仿真模型。这些多个仿真模型的开发、验证和维护不仅会产生额外成本，而且还对飞机开发构成潜在威胁，因为数据一致性更难得到保证。
宣传单_海康威视AI开放平台V2
海康威视 AI 开放平台旨在解决不同垂直市场的实际挑战，满足各种特定的用户需求。该平台为最终用户提供了一个算法模型库，通过输入样本图像来训练自己的 AI 算法。然后，用户可以将这些模型加载到各种形式的海康威视产品上。该平台还具有私有化部署、低学习成本、友好的用户界面和加速算法应用等特点，允许最终用户定制适合自己需求和场景的 AI 算法，同时确保数据隐私得到良好保护。
选择学习：通过机器学习镜头
•简化：数据集的处理和标准选择模型的估计是由简单的代码签名促进的，这些签名与Scikit-Learn等主流机器学习包一致（Pedregosa等，2011）。•可扩展：针对数据存储和模型估算实现了优化的过程，从而允许使用具有大量参数的大型数据集和模型。•灵活：可以定制代码库以适合不同的用例。•模型库：相同的软件包提供了标准选择模型和基于机器学习的方法（包括神经网络）的实现。•下游操作：将选择模型用于分类计划和定价的后处理工具已集成到图书馆中。
W1905 雷达调制解调器库 - Keysight
虽然 W1905 雷达模型库主要用于直接建模和模拟概念雷达/电子战系统及其操作环境，但它也可用于设计、验证和测试开发硬件。W1905 模块集及其示例工作区可用作算法和架构参考设计，以验证雷达/电子战在不同信号条件和环境场景下的性能。通过考虑多种环境影响，同时保持开放的建模环境（MATLAB、C++、VHDL、测试设备），雷达系统设计人员可以高度自信地探索雷达/电子战架构，快速测试和原型开发硬件，并在多个概念操作中模拟操作结果，而无需昂贵的户外靶场测试或硬件模拟器。
W1905 雷达调制解调器库 - Keysight
虽然 W1905 雷达模型库主要用于直接建模和模拟概念雷达/电子战系统及其操作环境，但它也可用于设计、验证和测试开发硬件。W1905 模块集及其示例工作区可用作算法和架构参考设计，以验证不同信号条件和环境场景下的雷达/电子战性能。通过考虑多种环境影响，同时保持开放的建模环境（MATLAB、C++、VHDL、测试设备），雷达系统设计人员可以高度自信地探索雷达/电子战架构，快速测试和原型开发硬件，并在多个概念操作中模拟操作结果，而无需昂贵的户外靶场测试或硬件模拟器。
混合可再生能源系统投资模型的决策指导框架
摘要：本文着重于为混合可再生能源系统（HRES）提出最佳投资和运营建议。为此，我们为HRES投资开发了一个模块化的综合分析性能模型，该模型基于可扩展的原子组件模型库，包括可再生资源，例如太阳能和风，电源，电源，电源合同以及可编程客户负载的交换机。绩效模型正式表达了可行性限制和关键绩效指标，包括所有权，环境影响和基础设施弹性的总托，这是投资和运营决策变量的函数。基于绩效模型，我们设计和开发了一个决策引导系统，以实现可行的投资建议，以优化受网络相关的操作约束的关键绩效指标。最后，我们在一个基于市政电力公司的现实世界示例的案例研究中演示了该模型。
从认知模型到机器人控制和使用...
摘要。随着神经形态硬件的最近出现，人们对刺激神经网络模型的兴趣相应地增加，以控制现实世界中的人工制剂，例如机器人。尽管在峰值神经网络中实例化的认知机制模型并不是什么新鲜事物，但很少有它们被转化为真实的机器人平台。在本文中，我们尝试了这样的翻译：我们实施了在UR5E机器人组上2D模拟中显示的现有的，生物学上合理的覆盖模型（触及模型）。我们特别对这种翻译的运作效果感兴趣，因为这暗示了与现有的认知模型库的类似练习的暗示。在这种特殊情况下，在3D中的操作扩展之后，对于使用的特定硬件，我们确实发现该模型能够在真实平台上与原始模拟中所做的那样，尽管没有达到相同的性能水平。