频率调制连续波（FMCW）雷达是一种常用的雷达技术，通过发射频率随时间连续变化的电磁波，并接收目标反射回来的回波，从而获取目标的距离、速度等信息。与传统脉冲雷达相比，FMCW 雷达具有结构简单、成本低、分辨率高以及能够同时测量距离和速度等优点，广泛应用于汽车防撞、无人机避障、工业检测和气象监测等领域。

在现代控制系统中，预测控制器对于优化系统性能、应对复杂动态变化至关重要。传统预测控制方法常依赖精确的系统模型，但实际系统往往存在非线性、不确定性等问题，使得模型难以精准构建。基于深度学习模型的数据驱动在线预测算法为解决这些挑战提供了新途径。深度学习强大的非线性映射能力能从大量数据中挖掘潜在规律，实现对系统未来状态的有效预测，从而提升预测控制器的性能。深度学习是一类基于人工神经网络的机器学习技术，通

在当今数字化时代，图像数据的获取手段日益丰富，多模态图像融合技术应运而生。多模态图像是指由不同成像设备或基于不同物理原理获取的关于同一目标场景的图像，例如可见光图像与红外图像、磁共振成像（MRI）与计算机断层扫描（CT）图像等。多模态图像无缝融合旨在将这些具有互补信息的图像融合为一幅图像，以便更全面、准确地呈现目标场景的特征，在医疗诊断、智能安防、遥感监测等众多领域具有重要应用价值。多模态图像无缝

无人驾驶飞行器（UAV）在军事、民用等众多领域得到了广泛应用。开发高效、准确的 UAV 模拟器对于 UAV 的设计、测试以及操作人员培训至关重要。结合粒子群优化 - 路径规划算法（PSO - PA）和 Q - learning 机器学习算法的 UAV 模拟器，能够更好地模拟 UAV 在复杂环境中的飞行行为，为 UAV 相关研究和应用提供有力支持。

电力系统是国民经济的命脉，其稳定运行、经济效益直接关系到社会生产和人民生活的质量。电力系统负荷与电价的预测是电力系统规划、调度、运行和交易的核心环节，准确的预测能够有效降低发电成本，提高电网的安全性，优化能源配置，并促进电力市场的健康发展。因此，构建高效精准的电力系统负荷与电价预测优化模型具有重要的理论意义和实际应用价值。电力系统负荷预测旨在对未来一段时间内的电力需求进行量化估计。电力负荷受到多种

一、引言：当哼唱成为人与音乐的桥梁你是否有过这样的经历？脑海中循环着一段熟悉的旋律，却想不起歌曲名、歌手，甚至记不清歌词，只能凭着模糊的调调轻轻哼唱。这时，哼唱识别系统便成为了 “救星”—— 它无需精准的演唱技巧，无需完整的歌词记忆，只需用户哼唱几句旋律，就能快速匹配到目标歌曲。作为语音识别领域的细分方向，哼唱识别系统打破了传统音乐搜索依赖歌词、歌手名的局限，以 “旋律为本” 的识别逻辑，搭建起人

随着机器人技术的快速发展，多机器人协同作业已成为当前研究的热点。多机器人避障路径规划是多机器人协同作业中的关键技术之一，其目的是为多个机器人规划出无碰撞的路径，使机器人能够高效、安全地到达目标位置。本文介绍了一种基于A星算法的多机器人避障路径规划方法，该方法具有较高的规划效率和鲁棒性，适用于复杂环境下的多机器人协同作业。引言多机器人协同作业是指多个机器人共同完成一项任务。在多机器人协同作业中，避障

在电动汽车、便携式电子设备等领域，锂离子电池被广泛应用。准确预测锂离子电池的荷电状态（SOC）对于保障设备的安全运行、优化电池管理系统至关重要。基于时间序列数据的预测方法成为研究热点，而 Basisformer 作为一种新兴的模型，为锂离子电池 SOC 预测提供了新的思路和解决方案。

在当今科技发展的浪潮下，多机器人与群体系统在复杂动态环境中的协作研究愈发重要。无论是工业生产、灾难救援还是智能物流等领域，都对多机器人系统的高效协作提出了迫切需求。如何让机器人在未知环境中协同工作，最大化群体效能，成为了研究的关键问题。本文所探讨的基于 SASS 框架的解决方案，为异构多机器人系统的动态任务分配和自动规划提供了新的思路与方法。

预测模型在诸多领域扮演着至关重要的角色，从金融市场的波动预测到气候变化的趋势分析，精准的预测能够帮助决策者更好地把握未来，制定合理的应对策略。然而，现实世界的复杂性使得构建高精度、鲁棒性的预测模型极具挑战。近年来，深度学习技术在序列数据建模方面取得了显著的成果，其中，时间卷积网络（TCN）和长短期记忆网络（LSTM）作为两种备受关注的模型，各自拥有独特的优势。TCN擅长捕捉时间序列中的长期依赖关系