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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)砦锫?lián)網(wǎng)的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認識，主要內(nèi)容如下。
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有哪些特點？工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有哪些應用
在這篇文章中，小編將為大家?guī)砉I(yè)物聯(lián)網(wǎng)的相關報道。如果你對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)解決的是什么問題？工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術介紹
一直以來，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)砉I(yè)物聯(lián)網(wǎng)的相關介紹，詳細內(nèi)容請看下文。
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡/信息處理技術了解嗎？工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用趨勢是怎樣的
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對它的相關情況以及信息有所認識和了解，詳細內(nèi)容如下。
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構是怎樣的？工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有哪些應用
本文中，小編將對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。
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基于電解質傾角傳感器模塊的低功耗4G WiFi傾斜形變智能監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)
本文介紹了一種集成了自研電解質傾角傳感器、無線模組(支持WiFi和4G)、溫濕度、電池電壓及振動監(jiān)測模塊的低功耗傾斜穩(wěn)固性形變監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)設計旨在通過高精度、低功耗的技術手段，實現(xiàn)對結構健康狀態(tài)的實時監(jiān)測與預警，特別適用于無法直接供電的遠程或野外環(huán)境。本文詳細闡述了系統(tǒng)的硬件構成、軟件平臺、核心優(yōu)勢以及在邊緣計算領域的應用潛力，為結構健康監(jiān)測領域提供了新的解決方案。
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嵌入式平臺物體追蹤應用實例：人臉追蹤風扇
本文聚焦基于MCU平臺的物體檢測算法的討論，并提供了一套完整的工程實現(xiàn)示例：人臉追蹤風扇。工程不僅提供了一個高效的物體檢測算法，并且實現(xiàn)了一個自動追蹤人體的控制系統(tǒng)，控制雙路舵機轉動底座，實現(xiàn)了風扇一直跟隨人臉轉動。本文所提供的檢測控制系統(tǒng)也可以集成到監(jiān)控設備，智能家居，工業(yè)自動化領域等等。
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基于高低頻循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的電氣火災風險預測系統(tǒng)
在當今電氣系統(tǒng)和設備日益普及的背景下，電器故障和老化等因素引發(fā)的火災事故頻繁發(fā)生，嚴重威脅著人們的生命安全和財產(chǎn)。現(xiàn)有的火災預警方案多數(shù)依賴于電氣參數(shù)與固定閾值的比較，存在響應速度慢、準確性不足等問題，無法有效應對復雜的電氣故障情況。為了解決這種問題，提出一種創(chuàng)新的電氣火災預警系統(tǒng)，基于長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)技術，結合高頻電氣參數(shù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(HF-LSTM)和低頻電氣參數(shù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(LF-LSTM)進行研究。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。通過這兩種模型的結合，使系統(tǒng)能夠精確預測線路溫度，實現(xiàn)對電氣火災風險的早期識別和預警。該系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)模式只依賴某幾個參量的數(shù)據(jù)特征對電氣火災危險性進行計算和研判，忽略了參量間的物理關聯(lián)，本文采用基于LSTM的動態(tài)閾值調整機制，增強了時間序列信息的連續(xù)性和相關性，從而提高了預警準確性和響應速度。系統(tǒng)還引入了預警分位的概念，實現(xiàn)了火災風險的定量評估和分級管理。硬件電路實時采集電流、電壓和溫度信息，并與物聯(lián)網(wǎng)平臺結合，實現(xiàn)實時監(jiān)控和自動響應。通過先進算法，系統(tǒng)提高了對微弱信號的識別能力，確保了早期風險感知和預防。實驗數(shù)據(jù)表明，該電氣火災預警系統(tǒng)在預測準確性和響應速度上均顯著優(yōu)于現(xiàn)有方案，能夠有效降低火災發(fā)生率，為保障生命和財產(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)絡的PID控制算法
由于傳統(tǒng)PID控制器面臨參數(shù)調整繁瑣、實時調適滯后、工況適應局限等挑戰(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)絡優(yōu)化策略。研究表明，ABC算法對蜜蜂覓食行為的模擬機制，顯著增強了BP神經(jīng)網(wǎng)絡在參數(shù)空間中的探索能力，有效維持了粒子群的多樣性特征，構建起了高效的PID控制參數(shù)自適應調節(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)整體性能提供了堅實保障與有力支撐。ABC算法在提升BP神經(jīng)網(wǎng)絡性能上卓越可靠，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式磁場陣列檢測系統(tǒng)
針對礦熱爐電極端部位置檢測精度低及開發(fā)過程中的復雜性問題，本文介紹了一種新型差動式磁場陣列檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過布置磁場傳感陣列，利用差動信號處理技術，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的精度和可靠性。研究首先構建了礦熱爐磁場檢測模型，并基于畢奧–薩伐爾定律，分析了礦熱爐的爐外磁場分布。仿真驗證了差動式磁場陣列檢測方法的有效性。測試結果表明，該系統(tǒng)能夠在惡劣的工業(yè)環(huán)境中準確檢測電極端部位置，為礦熱爐的高效運行提供了有力支持。本研究為礦熱爐的工業(yè)參數(shù)檢測和控制提供了新的思路和技術支持。
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為什么片內(nèi) RAM 大的 DSP 效率高
在數(shù)字信號處理(DSP)領域，數(shù)字信號處理器(DSP)的性能表現(xiàn)直接關系到各類應用的效果。而片內(nèi)隨機存取存儲器(RAM)的大小，是影響 DSP 效率的一個至關重要的因素。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，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技術是數(shù)字化轉型的基礎，它影響了許多行業(yè)，包括以互補的方式進行電子設計和制造。印刷電路板(PCB)設計和制造是大多數(shù)現(xiàn)代電子設備的核心，也不例外。它們充當連接和支持組件的平臺。在一個市場上，對高零件密度，散熱和精度有要求的PCB的需求正在不斷增長，對設計過程的優(yōu)化解決方案正在并行開發(fā)。
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如何使用斷言
建立基本斷言是相對瑣碎的，但是即使essert.h是C標準的一部分，它也可能會因一個開發(fā)環(huán)境而異。如果您要檢查不同工具鏈中的斷言，您會注意到斷言的實現(xiàn)可能會大不相同。這使我們進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。花一點時間檢查下面的圖1中的代碼。
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提高代碼可讀性,C語言編程風格指南與最佳實踐
在C語言編程中，代碼的可讀性不僅是編程習慣的問題，更是確保代碼質量、易于維護和團隊協(xié)作的關鍵。清晰的代碼風格不僅能提高開發(fā)效率，還能減少錯誤，使代碼更加健壯和易于理解。本文旨在為C語言開發(fā)者提供一份編程風格指南與最佳實踐，以助于提升代碼的可讀性。
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宏定義C語言預處理器指令的應用技巧
在C語言編程中，預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大功能，成為開發(fā)者優(yōu)化代碼、增強可讀性和復用性的得力助手。宏定義通過預處理器在編譯前對源代碼進行文本替換，使得代碼更加簡潔、高效。本文將深入探討C語言預處理器指令中宏定義的應用技巧，揭示其內(nèi)在力量。
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