国家学生体质健康标准》的颁布，有效地促进了大中小学生关注自身体质健康的发展，激励学生积极进行身体锻炼。通过在体育场地周边安装摄像头，可以对学生的体育动作进行实时捕捉，以便对学生的运动姿态进行分析。例如，在立定跳远教学中，通过记录并分析学生起跳瞬间的腿部发力动作、手臂摆动轨迹、身体腾空姿态以及落地姿势等一系列身体变化的细节数据，可以帮助教师全面了解每个学生动作的优点和不足，从而给出针对性的改进方案。

文献来源：光伏和风电等分布式电源 (distributed generation，DG)高渗透率接入，使传统的单向辐射状无源配电网逐步转变为含多能供电、必要时辅助以弱环状拓扑结构运行的有源配电网[1-3]。间歇性分布式电源注入功率呈现较强的不确定性，传统配电网网络重构技术面临很多新的挑战[4-5]。需要对多类型分布式电源注入功率的不确定性进行合理分析与建模，并在网络重构模型中予以考虑，以确保配电网

本文针对四自由度齿轮动力学震动模型，提出基于MATLAB的四阶龙格库塔法（RK4）数值求解方案。通过构建包含时变啮合刚度的动力学方程，结合RK4算法的高精度特性，实现了对齿轮系统振动特性的动态模拟。研究结果表明，该方法能够有效捕捉齿轮啮合过程中的非线性振动现象，为齿轮系统优化设计提供理论依据。平移自由度：齿轮在啮合线方向（x方向）与垂直方向（y方向）的位移；扭转自由度：主动齿轮与从动齿轮的旋转角度

两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

核心概念：CVaR由Rockafellar和Uryasev于1997年提出，定义为在给定置信水平β下，损失超过风险价值（VaR）的条件期望值，即尾部风险的平均损失。其数学表达为：其中L为随机损失变量。理论优势尾部风险量化：克服VaR忽略极端损失的缺陷，更全面捕捉可再生能源出力波动、电价跳变等尾部风险。一致性风险度量：满足次可加性、凸性等公理，便于优化求解。分布无关性：不依赖正态分布假设，适用于风光

空气压缩机系统约占美国和欧盟工业用电量的10%。由于许多研究已经证明了使用人工神经网络进行空压机性能预测的有效性，因此仍然需要预测空压机的电气负荷曲线。本研究的目的是预测压缩空气系统的电气负载曲线，这对于行业从业者和软件提供商开发更好的负载管理和前瞻调度程序的实践和工具很有价值。采用两层前馈神经网络和长短期记忆两种人工神经网络对空压机的电气负荷进行预测。对具有三种不同控制机构的压缩机进行了评估，总

随着人工智能与自动化技术的快速发展，多智能体系统编队控制在无人机协同、无人艇集群作业等领域展现出重要应用价值。针对系统非线性输入（如执行器饱和、摩擦等）及动态环境不确定性，本文提出一种基于自适应控制算法的编队控制策略，通过在线调整控制器参数实现多智能体系统的稳定编队。研究结合Lyapunov稳定性理论设计自适应律，并利用神经网络逼近未知非线性项，解决模型不确定性问题。仿真与实验结果表明，该方法能有

随着人工智能与自动化技术的快速发展，多智能体系统编队控制在无人机协同、无人艇集群作业等领域展现出重要应用价值。针对系统非线性输入（如执行器饱和、摩擦等）及动态环境不确定性，本文提出一种基于自适应控制算法的编队控制策略，通过在线调整控制器参数实现多智能体系统的稳定编队。研究结合Lyapunov稳定性理论设计自适应律，并利用神经网络逼近未知非线性项，解决模型不确定性问题。仿真与实验结果表明，该方法能有