利用Delphi6.0和MS Server2000为主要开发工具，以WindowsXP为开发平台。设计出分布式多层应用的图书馆管理系统。
上传时间： 2017-06-11
上传用户：集美慧
本文回顾了近期为大众所关注的神经网络：其发展历史，从神经元开始，历经单层神经网络，两层神经网络，直到多层神经网络。共感兴趣的人士参考。
标签： 神经网络
上传时间： 2017-01-13
上传用户：rainee_zhu
在高温环境下工作时，专用的防护服装不可或缺。专用服装通常由多层织物构成，不同织物的密度、比热、热传导率都有所不同，不同的厚度搭配会对服装的防护性能和舒适度有所影响。本文主要通过研究特定的织物在相同的工作防护能力要求下，最优的厚度配比，为高温作业服装最优厚度设计提供参考。 针对问题一，采取控制变量法，根据附件二中的数据，使用MATLAB曲线拟合工具箱对数据进行分析，建立了温度-厚度指数曲线模型，得出假人皮肤外侧的温度与外界环境温度成正比的关系，和II层与IV层的厚度的平方成反比关系的结论，计算出在不同的温度环境和不同厚度的织物材料条件下的温度分布，得到了problem1.xlsx。 针对问题二，根据问题一中建立的温度-厚度指数曲线模型建立出最优化模型，将题目中的已知条件带入数学模型表达式，再根据已知条件建立相关不等式，使用MATLAB软件对相关不等式进行非线性规划求得最优解，即可获得问题二的解，根据模型一确定的II层最优厚度为6.167mm，根据模型二确定的II层最优厚度为5.835mm。 针对问题三，考虑到舒适性和功能性两大特性的平衡，将附件1中的三个指标以热扩散率来整合，将其与问题一和问题二中的模型进行联系，建立了热扩散-最优厚度模型，带入题目中的已知条件，使用lingo软件，通过非线性规划方法，建立最优化模型，对数据的最优化解进行求解，即可得到II层和IV层的最优厚度，根据模型一确定的II层和IV层的最优厚度分别为6.225mm和0.6mm。
上传时间： 2020-03-17
上传用户：成成爱吃鱼
小波处理信号C++源代码，用于处理图像灰度，进行多层分解后重构
标签： 小波变换
上传时间： 2020-06-25
上传用户：泡泡的骨头
北元六厂系列电容，公司是以多层瓷介电容器等电子元器件的技术研发、产品生产和销售为主营业务的民营企业，是高新技术企业、中国电子元件百强企业，拥有博士后科研工作站、北京市企业技术中心、CNAS认可实验室及多个联合实验室。2019年5月15日，公司在上海证券交易所主板挂牌上市，股票代码603267。 公司主要自产产品有片式多层瓷介电容器、有引线多层瓷介电容器、金属支架多层瓷介电容器以及直流滤波器等，广泛应用于航天、航空、船舶、兵器、电子信息、轨道交通、新能源等行业，服务于高可靠领域和通用领域。
上传时间： 2021-08-31
上传用户：17710467509
该文档为功放电源线功放延时器知识的简介讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： 功率半导体器件
上传时间： 2021-12-01
上传用户：20125101110
近年来，随着电子产品向小型薄型化和多功能化方向的发展，有利于实现小型化的片状多层陶瓷电容器成为了市场关注的焦点。
标签： 电容器
上传时间： 2021-12-17
上传用户：fliang
RFID读卡模块RC522串口读写器13.56mhz ic卡设计射频模块串口文档资料+Rc522Manager上位机API工具软件1).MF RC522 是应用于 13.56MHz 非接触式通信中高集成度读写卡系列芯 片中的一员。是 NXP 公司针对“三表”应用推出的一款低 电压、低成本、 体积小的非接触式读写卡芯片，是智能仪表和便携 式手持设备研发的较好 选择。 2).MF RC522 利用了先进的调制和解调概念，完全集成了在 13.56MHz 下 所有类型的被动非接触式通信方式和协议。支持 ISO14443A 的多层应用。 其内部发送器部分可驱动读写器天线与ISO 14443A/MIFARE卡和应答机的通 信，无需其它的电路。接收器部分提供一个坚固而有效的解调和解码电路， 用于处理 ISO14443A 兼容的应答器信号。数字部分处理 ISO14443A 帧和错 PcdAnticoll(unsigned char *pSnr) //防冲撞 0101：PcdSelect(unsigned char *pSnr) //卡片选择 0110：PcdAuthState(unsigned char auth_mode,unsigned char addr,unsigned char *pKey,unsigned char *pSnr) //验证卡片密码 0111：PcdRead(unsigned char addr,unsigned
上传时间： 2021-12-22
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基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要：利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制．该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化．在仿真实验中。取得了理想的效果． 关键词；BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中，避障轨迹的生成是一个重要的问 题．对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成， 是较为困难的．有关这方面的研究，目前已有许多方 法．一些神经网络模型被设计出来，产生实时的轨迹 生成．文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况．[3]提供的神经网络模型，能为智能机器 人产生导航的避障轨迹，然而模型在计算上相当复 杂．文献[43提供了Hopfield神经网络模型，能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成，并在文献[5] 中，严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题．并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来，每层构造相似于[43中的网络结构．它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型，然而它却加倍了计算量，尽管文献[4，6]提供的 方法能在动态环境下，产生时实避障轨迹，但都具有 较慢的运动速度，在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行，因为机器人要比较好地完成避障动 作，必须不能滞后于障碍物动作变化
上传时间： 2022-02-12
上传用户：得之我幸78
在内核编译中如何将各个目录树中的文件组织起来编译是一个很重要的问题，并且要根据用户配置来编译特有的内核。为了解决这个问题，内核使用两种文件，Makefile和 Kconfig。分布到各目录的 Kconfig构成了个分布式的内核配置数据库，每个 Kconfig分别描述了所属目录源文档相关的内核配置菜单，就是我们使用命令 make menuconfig（或者 xconfig）后产生的配置菜单，此菜单包含多层，每个层次都是由各个目录中的Kconfig产生的。用户根据需求来选择如何编译内核，然后将配置结果保存到 config中，然后执行 Makefile时就会根据 onfig的结果来实现内核的编译。这个过程是由 kbuild系统来完成的，Linux编译系统会两次扫描 Linux的 Makefile：首先编译系统会读取 Linux内核顶层的 Makefile，然后根据读到的内容第二次读取 Kbuild的 Makefile来编译 Linux内核。内核编译系统或者说 kbuild，是一种在编译內核时，可以对内核配置选项进行选择的机制。2.6内核树中已经更新了这种机制，新版本的 kbuild不仅高速而且备有更完善的文档。Kbuild机制完全依赖于源代码的层次结构。Kconfig的作用就是为了让用户配置内核，在Kconfig中定义了一些变量，用户通过设置变量的值来选择如何个性化自己的系统內核。定义的变量将在每个菜单都有一个关键字标识，最常见的就是contig
标签： linux
上传时间： 2022-03-30
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