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算法篇——PID入门教程(二),从本质上真正理解PID,将连续型公式离散化,附带代码

紧接上文,我们讲的是连续形式的PID公式,但连续形式的PID需要用模拟电路来实现,对于单片机而言,我们需要离散形式的PID,本节我们就来看看离散型PID的具体实现:

  • 2025-12-28
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聚酰亚胺薄膜的改性、分类与在电子行业中的应用

聚酰亚胺是综合性能最佳的有机高分子材料之一,耐高温达 400℃C以上,长期使用温度范围-200~300℃,无明显熔点,高绝缘性能,103 赫下介电常数 4.0,介电损耗仅0.004~0.007。而由于其在性能和合成方面的突出特点,不论是作为结构材料或是作为功能性材料,其巨大的应用前景已经得到充分的认识,被称为是"解决问题的能手",并认为没有聚酰亚胺就不会有今天的微电子技术”。由于上述聚酰亚胺在性能上的特点,在众多的聚合物中,很难找到如聚酰亚胺这样具有如此广泛的应用方面,而且在每一个方面都显示了极为突出的性能.。

  • 2024-04-28
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MSP430系列单片机接口技术及系统设计实例

应用在机械制造的过程中在提升工作效率的同时也能对工作的安全和质量进行保障。在我国当前机械制造业发展中虽然对智能化的技术进行了应用,但是由于对于智能化的技术发展处在初期阶段

  • 2022-02-03
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人工智能技术在国际移民治理中的应用及影响

自1956年诞生以来,人工智能学科已有60多年历史,其发展经历了两次高潮和低谷,并于2010年迎来第三次发展浪潮,成为21世纪最为重要的核心技术之一。人工智能本质上是为了研制出具有类人智能的机器,能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术以及应用形式。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。伴随着信息技术革命的浪潮,以大数据和算法等为核心的人工智能技术已成为未来社会发展的重要驱动力,人类社会向智能化发展的大潮势不可挡。

  • 2021-11-26
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2022国赛云计算容器云(docker-compose)

【题目 5】编排部署 Hyperf 框架[3.5 分] 编写/root/hyperf/project/docker-compose.yaml 文件,具体要求如下: (1)容器 1 名称:hyperf-mysql;镜像:hyperf-mariadb:v1.0;(2)容器 2 名称:hyperf-redis;镜像:hyperf-redis:v1.0;(3)容器 3 名称:hyperf-ui;镜像:hyperf-nginx:v1.0;端口映射:80:8081;(4)容器 4 名称:hyperf-service;

  • 2023-05-05
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Hadoop、MPP技术介绍、对比与应用

大数据(Big Data)的定义众说纷纭,从技术讲上它通常具备数据量大(volume)、数据类型多(variety)和数据处理和响应速度快(velocity)的特征。麦肯锡定义大数据为超过了常规数据库软件所能搜集/存储/管理和分析的规模的数据集。大数据处理技术可以认为是处理大数据以便从中获取价值的技术。大数据及其技术正在影响着IT产业,利用Hadoop和关系数据库混搭来解决大数据难题是当前通常采用的方法

  • 2021-04-14
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【IEEETII】基于门控卷积神经网络的新型变压器工业过程动态软测量建模

工业过程数据通常是传感器采集的时间序列数据,具有高度非线性、动态性和噪声等特点。许多现有的软传感器建模方法通常只关注单个时间点的主变量和辅助变量,而忽略了工业过程数据的时序特征。同时,基于深度学习的考虑时序特性的软测量方法通常面临梯度消失和并行计算的困难。因此,提出了一种新的基于门控卷积神经网络的变压器(GCT),用于工业过程的动态软传感器建模。GCT对时间序列数据的短期模式进行编码,并通过改进的门控卷积神经网络(CNN)自适应地过滤重要特征。然后,将多头注意力机制应用于建模任意两个矩之间的相关性。最后,通过具有高速公路连接的线性神经网络层获得预测结果。在本文中,聚丙烯和精对苯二甲酸工业过程的动态软传感器建模实验表明,与反向传播神经网络、极限学习机、长短期记忆(LSTM)和基于CNN的LSTM相比,该方法达到了最先进的水平。

  • 2024-06-17
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一种能清理垃圾桶的智能楼宇装置

本发明公开的一种能清理垃圾桶的智能楼宇装置,包括大楼,所述大楼内上侧阵列开设有多层楼层空间,所述大楼最下侧开设有垃圾收集空间,上下两层的所述楼层空间之间设置有排出装置,所述排出装置包括与所述楼层空间右侧固定连接的垃圾桶 ,通过转动转动丝杆转动,从而使得挡块向右移动,从而将墙体通道打开,垃圾从通道中逐层落下,同时通过搅拌块转动,使得垃圾桶中的垃圾不会堵塞在连接桶中,同时通过凸轮转动,从而使得管道左右移动,从而使得垃圾不会在管道内堵塞。

  • 2021-04-29
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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