化学反应

Transformers技术使用ReactSMILES预测化学反应产率的Matlab源代码，代表了人工智能在有机化学领域的重要进展。这些工具已经成为有机化学家实验室的关键组成部分，帮助解决复杂的合成问题，特别是在React预测和合成计划中。与传统的反应预测模型不同，这些模型不仅能准确预测反应产率，还能指导化学家选择高效的反应路线，从而降低实验尝试的次数。我们通过应用编码器-解码器模型和回归分析，在两个高通量实验组中展示了出色的预测性能。此外，对开源USPTO数据集中报告的反应产率进行的分析显示，其分布对数据集的质量和规模具有重要影响。

matlab开发-连续反应罐。带有导管架动力学的简单A->B CSTR模型。

这是Sara Cooper的MSc项目，于2018-2019年在Mauro Dragone的监督下进行，研究人机交互和心理学。该研究使用PAL Robotics Tiago机器人和EEG来研究人类在与机器人进行联合动作时的行为计划。实验包括16名参与者，涉及对象交换和移交动作的比较。项目还提供了用于开发和用户研究的代码存储库。

强化学习涉及代理在环境中采取行动并根据其后果获得奖励或惩罚，从而学习最佳行为策略。它主要用于：- 游戏- 机器人控制- 资源管理常用的强化学习算法包括：- Q学习- SARSA- DQN

提供了学生选课系统数据库代码，以及基于WinForm和C#界面的详细介绍。所有内容经过检测无病毒，安全放心下载。

这个文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。'schnackenberg_final.edp'是一个freefem ++文件，包含了Schnackenberg反应扩散系统，使用分数步长法进行时间前进。随后，它利用时间推进到最终稳态，作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件。解决方案迅速收敛，确保达到了稳态。我编写了一些MATLAB脚本，以防止对来自'schnackenberg_final.edp'的Newton-Raphson迭代的Jacobian矩阵进行对角线化。 J用于牛顿-拉夫逊迭代的雅可比矩阵。 JStar在对称适应基础上的雅可比行列式。 RMatrix建立一个矩阵R，使得JSTAR = R”ĴR。为了建立R，即转换为对称适应的基础，我们需要运用一些组表示理论。有关详细信息，请参阅完整文档。如果您对全局有兴趣，请阅读文件“在存在对称性的情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”。这些内容在班加罗尔TIFR-CAM的“2014年有限元会议计算PDE会议”上做了介绍。

这个项目与我的论文相关，使用Matlab R2020a编写的代码从成年斑马鱼的行为视频中识别出快速的惊吓反应。代码首先导入视频并标识感兴趣的鱼类区域，使用imfindcircles()函数检测目标区域。随后，对视频的每个后续帧减去第一帧，并计算差异帧中所有像素的总和。快速惊吓反应在极短时间内发生，代码通过梯度值和阈值识别这些响应。

学校教材订购系统是专为学校设计的信息管理系统，提升教材采购效率和准确性，减少错误和延迟。课程设计报告中详细描述了系统的目标、用户特点、假设和约束条件。系统的目标是为学校提供快速、准确、可靠的教材订购服务。用户包括学校管理员、教师和学生，系统需满足他们的需求和期望。假设和约束条件包括时间要求和教材订购的安全性等。需求规定了系统的软件功能和性能，如教材管理、库存管理和订单管理等。运行环境要求了系统的硬件和软件环境。业务流程分析图展示了系统的运行流程，包括教材订购和订单管理。

该项目探讨了二维反应扩散方程在电化学氧化还原反应中的应用。使用Matlab实现了线性扫描伏安法和正弦波伏安法的数值仿真，并对其结果进行了验证分析。研究重点集中在电解质和电极之间的电流响应上，模拟了三电极恒电位仪的工作原理。

在单域反应扩散模型中，采用Matlab开发模拟螺旋波的系统。