自动控制理论课程设计KSD—1型晶闸管直流随动系统分析与校正.docx

智能路灯控制系统主要由51单片机最小系统+1602显示模块+DS1302时钟模块+光强检测模块+按键输入模块+声光报警模块+LED照明模块+状态检测电路+人体车辆红外检测模块组成。能实现以下功能： 1.能够按键设定系统时间、工作时间、光照阈值（默认开始时间为16点，结束时间为5点） 2.工作时间内路灯点亮，凌晨12点后路灯关闭，有人或车通过是，路灯点亮10s 3.非工作时间光照强度低于阈值，路灯点亮 4.能够检测系统工作状态，路灯应亮未亮，声光报警（原理是通过检测LED串联电阻的电压值，当有电压值时，证明线路正常，无电压值时，线路故障） 5.具有手动控制模式，手动和自动模式可通过按键自己手动切换，手动模式下由开关控制路灯亮灭。（自动模式不再执行）

个人信息已隐去，文末已附免责声明 1.下位机： （1）温湿度传感器模块 （2）单片机STC89C52模块 （3）NRF24L01无线模块 （4）LCD1602显示模块 2.上位机： （1）串口操作模块 （2）数据处理模块 （3）图像绘制模块 （该课设其他内容在主页中找）

在进行image captioning实验时，通常会使用COCO、Flickr8k和Flickr30k等数据集。这些数据集已经处理好了格式，因此我们可以直接使用它们。然而，当我们需要使用自定义的数据集来完成特定任务时，就需要将其转换为json格式的数据集。目前，关于这方面的代码资料相对较少。因此，本文作者花费了一些时间，从头编写了一个能够将自定义的image captioning数据集转换为COCO JSON格式的代码。

万岳同城外卖(food delivery) 系统开源版，前端uniapp+后台php搭建，系统包含商家端、配送端、用户端以及总管理后台、城市配送后台 软件开发设计：PHP、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备：单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统：LInux、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外，还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 网络与通信：数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域，它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据：数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

JSP企业电子投票系统是一个基于Java Server Pages (JSP)技术的企业级应用，旨在提供一个高效、可靠且用户友好的在线投票解决方案。该系统通过利用JSP的强大功能，结合Servlet和数据库技术（如MySQL），实现了一个动态、交互式的网络投票平台，适用于企业内部决策、市场调研或任何需要收集群体意见的场景。系统特点包括：用户认证与管理：确保只有授权用户才能参与投票，同时管理员可以轻松管理用户账户及权限。投票创建与定制：允许管理员根据需求创建不同的投票项目，并设定相关参数，如单选或多选、匿名或实名投票等。实时结果展示：投票结果可以即时显示，参与者可以看到最新的投票统计信息。数据安全与完整性：采用先进的数据库管理技术，确保投票数据的安全性和准确性。易于维护与扩展：系统设计考虑了后续的维护和升级，便于添加新功能或进行定制化修改。此资料包包含了系统完整的源代码，以及相关的开发文档，包括论文、开题报告和文献综述。这些文档详细阐述了系统的设计思路、开发过程、关键技术点以及可能的改进方向，为学习和研究该系统提供了丰富的信息资源。无论是计算机专业的学生还是对JSP技术感兴趣的开发者，这

基于大数据反电信诈骗管理系统是一个高级的Python项目，旨在通过分析海量通信数据来识别和预防电信诈骗活动。该系统结合了大数据分析、自然语言处理（NLP）、机器学习等技术，以提高检测诈骗电话和短信的准确性。 主要功能可能包括： 1. **实时监控与分析**：系统能够实时收集并分析通话记录和短信内容，使用预定义的规则和模式识别潜在的诈骗行为。 2. **智能报告系统**：生成关于可疑通信行为的报告，包括时间、频率、通信双方等信息，供进一步分析和调查。 3. **用户反馈机制**：允许用户标记和报告诈骗电话或短信，系统据此更新诈骗数据库和检测规则。 4. **风险评估模型**：构建风险评估模型，根据历史数据和行为模式预测单个电话号码或短信的诈骗概率。 5. **教育和预防措施**：提供教育用户的模块，普及如何识别和防范电信诈骗的知识。 6. **接口友好的管理平台**：提供一个易于使用的Web界面，让管理人员可以轻松地查看分析结果、管理报告和调整系统设置。 技术栈通常涉及： - Python编程语言：作为主要的后端逻辑和数据处理工具。 - 数据库技术：如MySQL、PostgreSQL或MongoDB，用于存储通信日志和诈骗数据库。 - 前端技术：HTML, CSS, JavaScript以及框架（如React或Vue.js），用于构建用户界面。 - 机器学习库：如scikit-learn或TensorFlow，用于构建和训练诈骗检测模型。 - NLP工具：如NLTK或Spacy，用于分析短信内容和识别诈骗语言模式。 部署方式可能包括： - 本地部署：在内部网络中配置环境运行系统，确保数据安全性。 - 云服务部署：利用云服务提供商的可扩展性和高可用性优势进行托管。 该系统对于提高公众对电信诈骗的防范意识、减少诈骗成功率具有重要作用。同时，它为电信运营商、安全机构和金融机构提供了一个强有力的工具来保护其客户不受诈骗活动的侵害。通过大数据分析和机器学习，系统能够不断学习和适应新的诈骗手段，从而持续提升防护能力。

本系统是集仓库管理、货物管理、仓库货物进出库管理、客户统计、进出库统计等功能于一体的综合性仓储管理系统。支持多种类型的入库、出库、补货方式，同时支持多种查询方式和全面的日志管理，可应用于各种行业的单体仓库精细化管理或者应用于制造企业、物流企业、流通业及其它特殊行业的仓库管理。 系统包含仓库管理系统需求分析的数据流图等需求分析图，数据库概要设计，逻辑设计和物理结构设计。

基于vhdl在quartusii上的设计，通过实验板检测。

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