利用Python进行TN系统接地故障保护灵敏度校验

利用Python编程,对TN系统中断路器用作接地故障保护线路最大允许长度进行计算,并将实际的多级放射线路进行折算,通过比较完成灵敏度校验,并利用Python进行可视化交互界面设计,帮助电气设计人员更准确完成对断路器的选型。

基于SWOT+AHP模型的云南省农产品跨境电子商务发展影响因素分析

随着我国电子商务的快速发展和《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)的生效实施,跨境电子商务成为我国对外贸易的重要载体。近年来,受新冠肺炎疫情的影响,全球各国经济遭受不同程度的冲击,但中国跨境电商进出口规模却出现逆势增长。云南省作为我国西南门户和RCEP的重要陆上口岸,应担负起推动跨境电子商务发展和促进对外经济贸易合作的责任。基于对多家云南省跨境电子商务企业和外贸企业的调查,通过专家咨询收集大量真实、有效的数据,运用SWOT+AHP分析方法,找出影响云南省农产品跨境电子商务发展的因素。结果表明,云南省农产品跨境电子商务发展具有区位优势、政策支持、与东盟经贸往来进一步深化3个主要优势,受到相邻省份的竞争压力、品牌意识薄弱、贸易保护主义壁垒、新冠肺炎疫情带来的影响等制约。研究结果为农产品跨境电商企业和政府解决农业电子商务发展面临的困境提供了理论参考。

基于隐马尔可夫模型动作模仿建模研究

仿人机器人的模仿学习是指通过对人体行为动作序列的持续学习,识别人类动作特征,并据此生成仿人机器人自身运动序列,并执行相应的动作。文章针对仿人机器人模仿学习提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的仿人机器人动作建模和生成的方法,实现对人体动作的持续学习。文章首先对人体动作数据通过向量的方法的进行匹配计算,转换成便于仿人机器人学习的关节角度,再用关节角度计算得到角速度与角加速度,从而得到完整动作数据。再利用隐马尔可夫模型对动作数据建模,完成新动作的动作识别,通过新动作与与原有动作对比相似性,证明向量方法的人体数据匹配计算的正确性,和基于隐马尔可夫模型建模及识别的有效性。

基于HMM的机器人动作模仿建模

现有的模仿学习研究所用的方法大多是离线地、一次性地对人体动作进行采集和学习,不能进行持续的学习。针对以上问题,提出一种基于隐马尔可夫模型的仿人机器人动作模仿建模方法,从而实现动作的连续学习。首先对人体动作数据通过向量的方法的进行匹配计算,转换成便于仿人机器人学习的关节角度,再用关节角度计算得到角速度与角加速度,从而得到完整动作数据。再利用隐马尔可夫模型对动作数据建模,并完成新动作的动作识别,证明了向量方法的人体数据匹配计算的正确性,和基于隐马尔可夫模型建模的有效性。

有情管理,还是无情管理?

有人说，管理者就是管尺子的人，要定规则、信规则、守规则、认死理，因比，有情管理是要不得的。无情管理，才可能让企业产生优秀的执行力，使企业管理真正上正轨。