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**基于Matlab Simulink与PSCAD仿真的PV阵列与锂离子电池储能系统研究**,基于PV光伏阵列与锂离子电池系统的Boost DCDC变换器及双向DCDC变换器控制模型仿真分析,PV光伏阵列+Boost DCDC变器+负载+双向DCDC变器+锂离子电池系统Matlab Simulink，PSCAD仿真模型模型主要包括以下几个部分：PV光伏阵列、Boost DC DC 变器、负载Load、双向DC DC变器、锂离子电池模型、PV侧控制模块、锂离子电池侧控制模块以及观测模块。PV控制模块采用最大功率点跟踪算法MPPT，具体是“扰动观察法”系统的工作状态主要由输入参数辐照度决定：当辐照度较小以至于不能满足负载功率需求时，锂离子电池会进行输出，SOC逐渐降低；当辐照度较大使得光伏阵列输出功率高于负载需求功率时，锂离子电池会将多余功率进行回收，相当于对电池进行充电，SOC升高；下图模拟结果展示，可以发现整个过程中，负载电压能够稳定在设定值，锂离子电池也能够很好地协同工作。,核心关键词：PV光伏阵列; Boost DCDC变换器; 负载; 双向DCDC变换器; 锂
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基于OpenCV与Python的车道线智能检测系统：从图像预处理到UI界面的实现,基于OpenCV与Python的车道线智能检测系统（带UI界面）：从图像预处理到霍夫直线检测与拟合的自动驾驶核心技术解析,基于Opencv和Python的车道线检测系统（带UI界面)在自动驾驶中，让汽车保持在车道线内是非常重要的，所以这次我们来说说车道线的检测。我们主要用到的是openCV, numpy, matplotlib几个库。主要包括下面这么几个步骤：1. 图像加载；2. 图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3. Cany边缘检测；4. 需要区域检测；5. 霍夫直线检测 ；6. .直线拟合；7. 车道线叠加；8. 图片和视频测试；9. 可视化界面pyqt5,核心关键词：OpenCV; Python; 车道线检测; 图像加载; 图像预处理; Canny边缘检测; 区域检测; 霍夫直线检测; 直线拟合; 车道线叠加; 图片测试; 视频测试; UI界面; PyQt5。,基于OpenCV与Python的车道线检测系统（含UI界面）——自动驾驶中的关键技术
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最近ChatGPT可以说是火遍了全世界，作为由知名人工智能研究机构OpenAI于2022年11月30日发布的一个大型语言预训练模型，他的核心在于能够理解人类的自然语言，并使用贴近人类语言风格的方式来进行回复。模型开放使用以来，在人工智能领域引起了巨大的轰动，也成功火出了技术圈。从数据上看，ChatGPT用户数在5天内就达到了100万，2个月就达到了1亿；另外，在很多非人工智能领域，已经有机构在尝试用ChatGPT去做一些智能生成的事。例如财通证券发布了一篇由ChatGPT生成的行业研报，从研报的可读性和专业性上来看，虽然在细节上有很多需要推敲的地方，但是整体框架内容已经比较成熟。对于其他内容生产者来说，应用ChatGPT也能够提升个人的生产效率。ChatGPT的强大能力是显而易见的，但对于人工智能领域不太熟悉的人，对这种黑盒的技术仍然会担忧或者不信任。恐惧通常来自于不了解，因此本文将为大家全面剖析ChatGPT的技术原理，尽量以简单通俗的文字为大家解惑。通过本文，你可以有以下收获：1、知道ChatGPT是什么2、ChatGPT有哪些核心要素3、ChatGPT能做哪些事4、C
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