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基于单片机的数字电压表的设计

在电子信息科技高速的时代, 由于数字式仪器具有读数准确方便、 精度高、误差 小、灵敏度高和分辨率高、测量速度快等特点而倍受青睐。在现代检测技术中, 常用高精度数字电压表进行检测, 将检测到的数据送入微型计算机系统, 完成计 算、存储、控制等功能。本文中数字电压表的控制系统采用 AT89S52 单片机, A/D 转换器采用 ADC0809 为主要硬件, LED 动态显示模块、电源模块、量程选 择模块和报警系统, 实现数字电压表的硬件电路与软件设计。 该系统能完成电压 量的采集、A/D 转换、手动量程切换、实时显示采集到电压量和声光提示等功能。 依据实际的情况还可以添加自动量程切换工能。

  • 2021-04-22
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微酸性电解水对番茄幼苗抗旱性的影响

探究微酸性电解水对番茄幼苗抗旱性影响的作用机制。[方法]试验以番茄幼苗‘金棚 8 号’为试材,研究了浇灌有效氯浓度为 80 mg·L-1的微酸性电解水对自然干旱中番茄幼苗质膜稳定性、活性氧含量和抗氧化酶活性的影响,采用称重法测量干旱程度,自然干旱 1、2、3 d 土壤水分含量约为 60%~75%,35%~50%,10%~25%。[结果]浇灌微酸性电解水后自然干旱 2 d 时叶片和根系相对电解质渗透率分别降低 17. 78% 和 19. 93%,叶片丙二醛含量减少21. 83%;叶片和根系 H2O2含量分别减少 22. 77% 和 29. 89%;自然干旱 3 d 时 D80 叶片和根系中 SOD 活性分别提高10. 30% 和 14. 31%,CAT 活性分别提高 2. 46% 和 8. 18%。[结论]经微酸性电解水处理后,番茄幼苗在中度干旱胁迫时质膜稳定性更高,体内活性氧含量更低,能更好的抵御中度干旱胁迫带来的破坏,微酸性电解水能够缓解番茄幼苗在重度干旱胁迫下抗氧化酶活性的降低,整体上能够提高番茄幼苗的抗旱能力。

  • 2021-04-26
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5G+工业互联网应用实践

5G 的高速率、大容量以及超可靠低时延的特性在工业互联网场景中得到应用。在工业企业数字化转型的过程中,5G 无线传输技术将分散在企业内的生产实时数据及时上传至工业互联网平台,以做进一步分析处理;5G 网络切片技术结合工业互联网平台提供的边缘计算能力,为网络提供了更低的时延、更好的灵活性和安全性;5G 大宽带技术可以将工业视频实时回传,并利用人工智能技术进行分析,极大地提高了企业的现场管控能力;5G 的定位技术给制造业智能巡检带来了新的技术选择。

  • 2021-04-25
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稳定经济模型预测控制及其在电力生产过程中的应用研究

模型预测控制是一种先进的优化控制算法,采用滚动时域策略,通过优化性能指标确定未来的控制量。预测控制能够直接处理系统多变量和约束问题,因此广泛应用于复杂工业过程控制,成为当前工业控制中最为有效的方法之一。在工业生产过程中应用预测控制时,为实现经济性能通常采用分级递阶的控制结构,上层通过优化经济性能指标获得稳态设定值,并将其传递到动态控制层,进而采取模型预测控制策略实现设定值跟踪。然而,这种传统的控制结构忽略了动态跟踪过程中的经济性能。近年来提出的经济模型预测控制策略从控制结构出发,将经济优化和动态控制整合到一层,即直接在动态跟踪过程中考虑系统的经济性能,真正实现复杂工业过程的高效经济运行。经济模型预测控制是更为先进的优化控制策略,符合智能制造、市场驱动制造以及“中国制造2025”等下一代制造业核心理念。但同时,这种采用任意形式经济性能指标作为目标函数的经济模型预测控制策略也为其理论分析带来了新的挑战。

  • 2021-07-01
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旅游企业员工人工智能焦虑对知识共享的作用机制——基于技术接受模型

:从技术接受模型理论视角探索旅游相关企业员工人工智能焦虑(简称“Al焦虑”)对知识共享的影响过程与作用机 制,并采用AMOS23.O和SPSS22.O统计分析软件对394名样本数据进行结构方程模型和层次回归分析。结果发现:①员工AI 焦虑显著负向影响员工人工智能技术接受意愿。②员工AI焦虑显著正向影响员工知识共享行为。③人工智能技术接受意愿 显著正向影响员工知识共享行为。④主观规范、感知有用性和感知易用性在员工Al焦虑、人工智能技术接受意愿和知识共享 中介模型中起显著调节作用

  • 2021-06-22
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可撤销属性加密结合快速密度聚类算法的非结构化大数据安全存储方法

针对非结构化大数据难以实现安全存储和易遭受安全攻击的问题,提出可撤销属性加密结合快速密 度聚类算法的非结构化大数据安全存储方法。利用可撤销属性方法为非结构化大数据提供安全的存储结构,通 过区分安全攻击和传输错误来防止大数据的误传和避免安全攻击;利用霍夫曼压缩技术对数据进行快速压缩,节 省非结构化大数据处理过程中的时间开销;利用错误控制技术为潜在丢失的数据提供备份系统,并利用快速密度 聚类算法有效处理多维大数据文件。实验证明,相比于其他现有非结构化大数据安全存储方法,该方法的执行速 度更快,时间开销更小,信息损失百分比更低,信噪比(SNR)和压缩比更高

  • 2021-06-21
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轨道交通工程智能设计方法研究

计作为工程建设的重要环节,直接影响建设工程的投资效益和质量安全。近年来,信息技术及大数据人工智能技术快速发展,各行各业智能化趋势明显。随着城市轨道交通行业不断壮大,传统设计方法升级进程中,智能设计方法的探索性研究显得尤为迫切和必要。从智能设计总路线入手,以设计规范和落地应用为原则,经科学化分解为BIM正向设计、参数化驱动设计、智能设计3部分。分别对BIM正向设计体系的建立、参数化驱动设计工具的开发、智能设计具体研究内容和流程进行分析和解读,为轨道交通工程智能化设计方法探索提供研究参考。

  • 2021-04-25
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阻燃预警智能涂层的研究进展

随着城市化进展的加快和高层建筑的增加,传统材料阻燃处理手段已无法满足消防安全需求,需要额外引入火灾预警系统。当今主流的商业火灾预警系统与建筑材料分离,往往需要较长时间才能实现预警,无法为火灾的及时扑救和人员撤离提供最佳时间,而实现火灾超早期预警的关键在于将火灾传感器与基体紧密结合。智能涂层是一种人造的、能够对外部刺激有选择地提供最佳反应的涂层系统。将智能涂层引入传统建材领域,赋予各种材料阻燃预警响应功能,使其在使用过程中主动对外界“火灾”做出反应,将极大程度提高建筑的可靠性,对保障人员的生命及财产安全具有重大研究意义。本文综述并讨论了近年来阻燃预警涂层的火灾响应机制、构筑策略及目前的研究现状,展望了该领域的发展和应用前景。

  • 2021-04-24
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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