MSP430单片机数控恒流源的设计精品

直流稳流电源基本参数就是输出电流的稳定，即实现恒流，而理想恒流源是不允许输出开路的，实际上当负载 R的阻值大到输出电压的极限后，输出电流将下降，而不再恒定。基于上述，本系统采用反激式开关稳压电源替换传统的线性稳压电源，在源头上提升电能的利用率和降低电压纹波；在

2021-04-22
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云计算和物联网

云计算常与网格计算、效用计算、自主计算的关系：网格计算：分布式计算的一种，由一-群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机，常用来执行一些大型任务。效用计算：IT资源的一种打包和计费方式，比如按照计算、存储分别计量费用，像传统的电力等公共设施一样。

2021-04-21
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顾及角度误差的三维建筑模型边折叠简化算法_李少卿

随着城市三维场景应用日益增多，海量的三维建筑模型数据给计算机的存储、显示、传输和实时渲染带来了巨大压力，有条件的对三维模型进行适度简化是在保证Web3D展示质量的前提下，降低复杂模型计算复杂度的有效途径。针对三维建筑模型简化至低分辨率时模型表面细节特征丢失、网格质量降低导致的视觉退化等问题，本文提出了一种顾及角度误差的三维建筑网格模型边折叠简化算法。该算法在选取收缩边时加入了顶点约束条件，并对生成新面片的旋转方向进行角度误差控制，提高了模型特征区域顶点的误差度量。研究结果表明，该算法在保留场景中建筑模型的几何特征的前提下，有效减少了系统绘制的图元数目，适用于渲染大规模三维城市场景。

2021-04-21
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基于模型设计方法的机器人柔性运动控制算法的实现_唐志祺

运动控制算法是机器人系统设计的关键技术，通常面临通用性差、嵌入算法复杂、设计周期长等问题。本文结合嵌入复杂的柔性S形加减速运动控制算法，提出了一种基于模型的软硬件协同高效设计方法，可以大大缩短机器人运动控制系统的设计周期、提高开发效率。通过对柔性运动控制算法建模,建立了一组易于解算的接口参数列表,算法将根据输入列表参数自适应变化运动速度规划,提高应用灵活性。在Simu中完成了柔性运动控制算法的模型设计与仿真测试；然后通过MathWorks工具箱为模型自动生成嵌入式C代码和可编程逻辑IP核；最后在以Zynq-7 000为核心的运动控制器中实现算法功能。实验结果验证了基于模型的软硬件协同设计方法的可行性和有效性。

2021-04-21
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地铁网络关键节点二次规划模型与求解算法研究_郭晓玲

地铁网络中的关键节点对其连通性有着重要的影响。在有限的资源以及人力物力下,找出其中的关键节点进行强化管理以减小随机故障对整个网络造成的损失是非常重要的。应用二次约束二次规划模型,针对赋权网络,综合考虑节点移除后对网络的整体结构和功能的影响,给出了计算网络连通性的一个新测度——一步连接和两步连接；并基于模型特点设计了遗传算法。最后,以北京市地铁网络为例进行求解,表明了该方法的有效性和优越性。

2021-04-21
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时变重力场球面模型反演算法和模拟实验_张贝

时变重力场是研究地球内部介质物性变化的重要手段。本文提出了一种适用于地面流动重力测量获得的时变重力信号的场源反演方法,该方法采用球坐标系下的六面体单元来模拟场源介质,适合大尺度地震流动重力测量数据的等效源模型构建。通过引入重力时变信号的一阶光滑先验条件,压制了时变重力信号中的短周期高频分量,可用于提取与地震孕育相关的长周期信号。通过理论和模型实验证明了本文算法的可靠性和稳定性,并使用南北地震带南段2014—2017年的流动重力实测数据进行了反演解释,获得了地壳内部等效场源的视密度时变信号,变化量级在正常地壳密度的±0.7‰之间,其空间形态受川滇菱形块体边界控制。研究成果可用于时变重力场模型解释和深部场源特征提取,可为地震重力前兆信号分析和相关研究提供完备的方法保障。

2021-04-20
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从智能到智慧——我们如何让AI进入生活？

从智能到智慧——我们如何让AI进入生活？在人类所有的造物里，这是第一次，造物具备了智能。甚至在某些专业领域，人工智能已经超越了它的创造者。以致于凯文.凯利感叹：学会向我们的创造物低头。这其中，憧憬者有之，警惕者亦有之。

2021-04-20
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数据中心内部虚拟机三层动态迁移

传统的数据中心网络技术，STP 是二层网络中非常重要的一种协议。用户构建网络时，为了保证可靠性，通常会采用冗余设备和冗余链路，这样就不可避免的形成环路。而二层网络处于同-个广播域下，广播报文在环路中会反复持续传送，形成广播风暴，瞬间即可导致端口阻塞和设备瘫痪。因此，为了防止广播风暴，就必须防止形成环路。这样，既要防止形成环路,又要保证可靠性，就只能将冗余设备和冗余链路变成备份设备和备份链路。即冗余的设备端口和链路在正常情况下被阻塞掉，不参与数据报文的转发。

2021-04-20
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今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。

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今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。

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