對於集成電路而言，汽車是一種苛刻的使用環境，這裡，引擎罩下的工作溫度範圍可寬達 -40°C 至 125°C，而且，在電池電壓總線上出現大瞬變偏移也是預料之中的事
上傳時間： 2013-11-20
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特點 精確度0.05%滿刻度 ±1位數 可量測交直流電流/交直流電壓/電位計/傳送器/Pt-100/熱電偶/荷重元/電阻 等信號 顯示范圍-19999-99999可任意規劃 具有自動歸零或保持或開根號或雙顯示功能 小數點可任意規劃 尺寸小,穩定性高
上傳時間： 2013-11-22
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求二元一次方程式有幾解，並印出所有答案；轉換攝氏、華氏及凱氏溫度；臺灣身分證檢查器
上傳時間： 2016-07-06
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檔案傳輸協定(FTP)為目前相當普遍與廣泛使用之網路 應用。然而在傳統檔案傳輸協定之設計下，資料 傳輸透過Out-of-Band(OOB)之機制，意即透過控制頻道(control channel)傳輸指令 ，而實際資料 傳輸則另外透過特定之通訊埠以及TCP連 線，進行 傳送。如此一來 可確保資料 傳輸之可靠與穩定性，但另一方面則會造成傳輸率 (throughput)效能低落 。因此，在本計劃中，我們透過使用SCTP協定並利 用多重串 流 (multi-stream)機制，達到以In-Band機制達成Out-of-Band傳輸之相同效果。在本研究之最後亦透過於開放原始碼系統實作並實際量 測，証
上傳時間： 2013-12-10
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上傳時間： 2021-11-07
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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針 對 日 常 生 活 中 人 們 熱 衷 于 盆 栽 種 植 但 又 因 工 作 繁 忙 而 忘 記 澆 水 導 致 盆 栽 枯 死 的 問 題 ， 本 文 提出 采 用 STM32 作 為 系 統 主 控 芯 片 ， 構 建 一 個 “ 手 機 APP + 現 場 傳 感 器 控 制 ” 的 智 能 監 控 種 植 系 統 。 通 過 對 指 定植 物 種 植 環 境 的 溫 度 、 濕 度 數 據 進 行 統 計 分 析 ， 能 實 現 自 動 澆 灌 、 調 整 光 照 、 遠 程 告 警 及 無 線 監 控 等 功 能 ， 最 終實 現 盆 栽 智 能 種 植 ， 為 盆 栽 種 植 愛 好 者 提 供 便 利 。 本 系 統 設 計 具 有 簡 單 、 實 用 性 強 、 可 靠 性 高 等 特 點 。
上傳時間： 2022-04-28
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LTC3524 的 2.5V 至 6V 輸入電源範圍非常適合於那些從鋰離子電池或者多節堿性或鎳電池供電的便攜式設備。LCD 和 LED 驅動器的工作頻率均為 1.5MHz，因而允許使用纖巧、低成本的電感器和電容器。
上傳時間： 2013-11-22
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LTM®4616 是一款雙路輸入、雙路輸出 DC/DC μModule™ 穩壓器，采用 15mm x 15mm x 2.8mm LGA 表面貼裝型封裝。由於開關控制器、MOSFET、電感器和其他支持元件均被集成在纖巧型封裝之內，因此只需少量的外部元件。
上傳時間： 2013-10-27
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設計了一種樓宇供暖節能系統。本系統以 AT89C55 單片機為核心，選取數字溫度傳感器DS18B20 測量溫度，自動控制回水流量，從而保證室內溫度在穩定的范圍內。并且通過RS-485 通信接口和以太網串口數據轉換模塊與上位計算機通信，實現供暖的集中監控和管理。使用該系統在保證了供暖舒適性的同時最大限度的節約了能源，降低了供暖費用。
上傳時間： 2013-12-23
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