在麻雀搜索算法中包含三种类型的麻雀个体，即发现者、跟随者和侦察者，三种类型对应三种行为。发现者在麻雀群体中占有主导地位，在群体中占有的比例一般为10%-20%，负责为整个群体寻找食物并且提供食物的方位和拥有食物的区域。跟随者会一直对发现者监控，一旦发现者找到食物，跟随者会立即跟随发现者去抢夺食物。此外，麻雀能够灵活的在发现者和捕食者之间切换。位于中心的麻雀有时会靠近附近的麻雀，以减少其危险范围。

(1)PID控制简介PID控制是一种经典的控制算法，广泛应用于各种工业控制系统中。它通过比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）三个环节来调节控制量，以达到控制目标。以下是PID控制的基本原理和实现方式：比例§：比例控制是最基本的控制方式，其控制量与偏差成正比。比例系数越大，系统响应越快，但过大的比例系数会导致系统超调和振荡。积分(I)：积分控制用于

开发了一种新的元启发式算法——Newton-Raphson-Based优化器（NRBO）。NRBO受到Newton-Raphson方法的启发，它使用两个规则：Newton-Raphson搜索规则（NRSR）和Trap Avoidance算子（TAO）以及几组矩阵来探索整个搜索过程，以进一步探索最佳结果。NRSR使用Newton-Raphson方法来提高NRBO的探索能力，并提高收敛速度以达到改进的

本文介绍一种新的全局优化算法——小龙虾优化算法Crayfish optimization algorithm（COA），模拟了小龙虾的避暑行为、竞争行为和觅食行为。该成果于2023年9月最新发表在Artifcial Intelligence Review。COA的灵感来自小龙虾的避暑、竞争、觅食行为。觅食阶段和竞争阶段是COA的开发阶段，避暑阶段是COA的探索阶段。

CNN-BiLSTM-Attention模型是一种在自然语言处理(NLP)任务中常用的强大架构，如文本分类、情感分析等。它结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的优势，能够捕捉局部特征和序列数据中的长程依赖关系。

这些测试工况都是为确保车辆在不同驾驶条件下的排放、燃油效率以及性能达标而设计的，每个测试周期都反映了特定的驾驶环境和地域特征。NEDC是欧洲早期采用的一种排放和油耗测试工况，旨在评估车辆在城市和高速公路驾驶条件下的排放和燃油效率。US06是美国的一种高强度驾驶测试，主要用于评估车辆在较为激烈的驾驶条件下的排放和油耗表现。这个测试周期主要反映了城市道路上车辆的起步和停车频繁的情况，适用于评估城市驾驶

本文提出了一种新颖的基于群体智能的元启发式优化算法——壮丽细尾鹩优化算法（SFOA）,SFOA从精湛的神仙莺的生活习性中汲取灵感。融合了精湛的神仙莺群体中幼鸟的发育、繁殖后鸟类喂养幼鸟的行为以及它们躲避捕食者的策略。通过模拟幼鸟生长、繁殖和摄食阶段对应的精湛的三种自然行为以及躲避天敌，建立了数学模型。该算法结合了壮丽细尾鹩莺群体中幼鸟的发育，繁殖后喂养幼鸟的行为，以及它们躲避捕食者的策略，于202

但在实际应用场景中，由于环境噪声的干扰，节点能量对发射功率的影响造成了信号在空间环境中的衰减，实际应用中，传感器节点的通信和感知区域并不是规则的圆形，而是表现出一定的不确定性，呈现出一种不规则的形状。距离节点越远，则被感知的概率越小，并且如果当目标移动到离传感器节点一定距离之后，可以认为一定会被传感器所感知，及被感知的概率为1，但在大于此距离并且小于传感器的感知半径的范围内，被感知的概率随着距离的

这个错误表明 PyTorch 运行时遇到了内存不足的问题，特别是在尝试加载 CUDA 相关的库（如）时失败了。错误消息 “页面文件太小，无法完成操作” 表明 Windows 系统的虚拟内存（页面文件）设置不足。

Batch Size是指在一次前向传播/反向传播中使用的训练样本数量。迭代次数是指完成一次完整的batch前向传播和反向传播所需的次数，也就是参数更新的次数。一个epoch表示整个训练数据集完整通过神经网络一次。Batch Size：决定每次参数更新使用的样本数，影响内存使用和梯度噪声迭代次数：完成一个epoch需要的参数更新次数，等于总样本数/batch sizeEpoch：完整遍历整个训练集的