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物聯(lián)網(wǎng)有哪些功能？物聯(lián)網(wǎng)是如何工作的
今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)?lái)物聯(lián)網(wǎng)的有關(guān)報(bào)道，通過(guò)閱讀這篇文章，大家可以對(duì)它具備清晰的認(rèn)識(shí)，主要內(nèi)容如下。
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有哪些特點(diǎn)？工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有哪些應(yīng)用
在這篇文章中，小編將為大家?guī)?lái)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)報(bào)道。如果你對(duì)本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決的是什么問(wèn)題？工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)介紹
一直以來(lái)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在，小編將為大家?guī)?lái)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)/信息處理技術(shù)了解嗎？工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用趨勢(shì)是怎樣的
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象，通過(guò)這篇文章，小編希望大家可以對(duì)它的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)是怎樣的？工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有哪些應(yīng)用
本文中，小編將對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)予以介紹，如果你想對(duì)它的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的了解程度，不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。
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基于電解質(zhì)傾角傳感器模塊的低功耗4G WiFi傾斜形變智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)
本文介紹了一種集成了自研電解質(zhì)傾角傳感器、無(wú)線模組(支持WiFi和4G)、溫濕度、電池電壓及振動(dòng)監(jiān)測(cè)模塊的低功耗傾斜穩(wěn)固性形變監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)旨在通過(guò)高精度、低功耗的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警，特別適用于無(wú)法直接供電的遠(yuǎn)程或野外環(huán)境。本文詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的硬件構(gòu)成、軟件平臺(tái)、核心優(yōu)勢(shì)以及在邊緣計(jì)算領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域提供了新的解決方案。
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嵌入式平臺(tái)物體追蹤應(yīng)用實(shí)例：人臉追蹤風(fēng)扇
本文聚焦基于MCU平臺(tái)的物體檢測(cè)算法的討論，并提供了一套完整的工程實(shí)現(xiàn)示例：人臉追蹤風(fēng)扇。工程不僅提供了一個(gè)高效的物體檢測(cè)算法，并且實(shí)現(xiàn)了一個(gè)自動(dòng)追蹤人體的控制系統(tǒng)，控制雙路舵機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)底座，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)扇一直跟隨人臉轉(zhuǎn)動(dòng)。本文所提供的檢測(cè)控制系統(tǒng)也可以集成到監(jiān)控設(shè)備，智能家居，工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域等等。
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基于高低頻循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)
在當(dāng)今電氣系統(tǒng)和設(shè)備日益普及的背景下，電器故障和老化等因素引發(fā)的火災(zāi)事故頻繁發(fā)生，嚴(yán)重威脅著人們的生命安全和財(cái)產(chǎn)?，F(xiàn)有的火災(zāi)預(yù)警方案多數(shù)依賴(lài)于電氣參數(shù)與固定閾值的比較，存在響應(yīng)速度慢、準(zhǔn)確性不足等問(wèn)題，無(wú)法有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜的電氣故障情況。為了解決這種問(wèn)題，提出一種創(chuàng)新的電氣火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)，基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)技術(shù)，結(jié)合高頻電氣參數(shù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HF-LSTM)和低頻電氣參數(shù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LF-LSTM)進(jìn)行研究。HF-LSTM深入挖掘線路的溫升規(guī)律和超溫故障特性，而LF-LSTM則用于探索線路溫度變化的周期性模式。通過(guò)這兩種模型的結(jié)合，使系統(tǒng)能夠精確預(yù)測(cè)線路溫度，實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的早期識(shí)別和預(yù)警。該系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)模式只依賴(lài)某幾個(gè)參量的數(shù)據(jù)特征對(duì)電氣火災(zāi)危險(xiǎn)性進(jìn)行計(jì)算和研判，忽略了參量間的物理關(guān)聯(lián)，本文采用基于LSTM的動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整機(jī)制，增強(qiáng)了時(shí)間序列信息的連續(xù)性和相關(guān)性，從而提高了預(yù)警準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。系統(tǒng)還引入了預(yù)警分位的概念，實(shí)現(xiàn)了火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的定量評(píng)估和分級(jí)管理。硬件電路實(shí)時(shí)采集電流、電壓和溫度信息，并與物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和自動(dòng)響應(yīng)。通過(guò)先進(jìn)算法，系統(tǒng)提高了對(duì)微弱信號(hào)的識(shí)別能力，確保了早期風(fēng)險(xiǎn)感知和預(yù)防。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該電氣火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度上均顯著優(yōu)于現(xiàn)有方案，能夠有效降低火災(zāi)發(fā)生率，為保障生命和財(cái)產(chǎn)安全提供了高效可靠的解決方案。
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基于人工蜂群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法
由于傳統(tǒng)PID控制器面臨參數(shù)調(diào)整繁瑣、實(shí)時(shí)調(diào)適滯后、工況適應(yīng)局限等挑戰(zhàn)，本研究提出了一種以人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)為核心的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略。研究表明，ABC算法對(duì)蜜蜂覓食行為的模擬機(jī)制，顯著增強(qiáng)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在參數(shù)空間中的探索能力，有效維持了粒子群的多樣性特征，構(gòu)建起了高效的PID控制參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)框架，成功地克服了因參數(shù)失配而引發(fā)的控制效能遞減難題，確保了控制系統(tǒng)在復(fù)雜工況下的穩(wěn)定性與魯棒性，為提升控制系統(tǒng)整體性能提供了堅(jiān)實(shí)保障與有力支撐。ABC算法在提升BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能上卓越可靠，為PID控制革新提供了依據(jù)與范式。
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礦熱爐電極端部位置的差動(dòng)式磁場(chǎng)陣列檢測(cè)系統(tǒng)
針對(duì)礦熱爐電極端部位置檢測(cè)精度低及開(kāi)發(fā)過(guò)程中的復(fù)雜性問(wèn)題，本文介紹了一種新型差動(dòng)式磁場(chǎng)陣列檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)布置磁場(chǎng)傳感陣列，利用差動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)，有效消除了環(huán)境干擾和系統(tǒng)噪聲，提高了電極端部位置檢測(cè)的精度和可靠性。研究首先構(gòu)建了礦熱爐磁場(chǎng)檢測(cè)模型，并基于畢奧–薩伐爾定律，分析了礦熱爐的爐外磁場(chǎng)分布。仿真驗(yàn)證了差動(dòng)式磁場(chǎng)陣列檢測(cè)方法的有效性。測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠在惡劣的工業(yè)環(huán)境中準(zhǔn)確檢測(cè)電極端部位置，為礦熱爐的高效運(yùn)行提供了有力支持。本研究為礦熱爐的工業(yè)參數(shù)檢測(cè)和控制提供了新的思路和技術(shù)支持。
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為什么片內(nèi) RAM 大的 DSP 效率高
在數(shù)字信號(hào)處理(DSP)領(lǐng)域，數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的性能表現(xiàn)直接關(guān)系到各類(lèi)應(yīng)用的效果。而片內(nèi)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)的大小，是影響 DSP 效率的一個(gè)至關(guān)重要的因素。擁有較大片內(nèi) RAM 的 DSP 在數(shù)據(jù)處理能力、程序執(zhí)行速度以及系統(tǒng)整體性能等方面，都展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)，下面我們將深入探討其中的原因。
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AI在PCB制造中的潛力
AI技術(shù)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，它影響了許多行業(yè)，包括以互補(bǔ)的方式進(jìn)行電子設(shè)計(jì)和制造。印刷電路板(PCB)設(shè)計(jì)和制造是大多數(shù)現(xiàn)代電子設(shè)備的核心，也不例外。它們充當(dāng)連接和支持組件的平臺(tái)。在一個(gè)市場(chǎng)上，對(duì)高零件密度，散熱和精度有要求的PCB的需求正在不斷增長(zhǎng)，對(duì)設(shè)計(jì)過(guò)程的優(yōu)化解決方案正在并行開(kāi)發(fā)。
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如何使用斷言
建立基本斷言是相對(duì)瑣碎的，但是即使essert.h是C標(biāo)準(zhǔn)的一部分，它也可能會(huì)因一個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境而異。如果您要檢查不同工具鏈中的斷言，您會(huì)注意到斷言的實(shí)現(xiàn)可能會(huì)大不相同。這使我們進(jìn)入了使用主張的第一步，該斷言是檢查您的essert.h模塊。例如，讓我們看看Arm的Keil MDK中的sustert.h模塊的樣子。花一點(diǎn)時(shí)間檢查下面的圖1中的代碼。
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提高代碼可讀性,C語(yǔ)言編程風(fēng)格指南與最佳實(shí)踐
在C語(yǔ)言編程中，代碼的可讀性不僅是編程習(xí)慣的問(wèn)題，更是確保代碼質(zhì)量、易于維護(hù)和團(tuán)隊(duì)協(xié)作的關(guān)鍵。清晰的代碼風(fēng)格不僅能提高開(kāi)發(fā)效率，還能減少錯(cuò)誤，使代碼更加健壯和易于理解。本文旨在為C語(yǔ)言開(kāi)發(fā)者提供一份編程風(fēng)格指南與最佳實(shí)踐，以助于提升代碼的可讀性。
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宏定義C語(yǔ)言預(yù)處理器指令的應(yīng)用技巧
在C語(yǔ)言編程中，預(yù)處理器指令扮演著舉足輕重的角色，其中宏定義(Macro Definition)更是以其靈活性和強(qiáng)大功能，成為開(kāi)發(fā)者優(yōu)化代碼、增強(qiáng)可讀性和復(fù)用性的得力助手。宏定義通過(guò)預(yù)處理器在編譯前對(duì)源代碼進(jìn)行文本替換，使得代碼更加簡(jiǎn)潔、高效。本文將深入探討C語(yǔ)言預(yù)處理器指令中宏定義的應(yīng)用技巧，揭示其內(nèi)在力量。
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