深大计软嵌入式-实验3综合实验-实验答辩报告.pptx 实验三、 综合实验（可交互式交通灯控制器设计）要求：设计一个十字马路的红绿灯控制系统（可参考：\ARM\Examples\Traffic）（或通过自行建立工程项目完成）【或 自 拟综合设计内容】。 （1）包含机动车指示灯（红、黄、绿灯）及行人斑马线人行指示灯（通行、禁止灯）； （2）包含行人过马路请求按键功用； （3）可提供倒计时功能； （4）可提供工作人员（交警）后台输入命令人工设置指示灯状态。 实验报告要求【下载附件实验报告模板文件完成】 ：报告中要包含实验过程的重点记录与阐述，页数控制在8-10页内。实验答辩要求（PPT文档）：页数控制在4-6页内。实验报告提交要求（两个文件）：文件1：实验3综合实验-实验报告-姓名.docx；文件2：实验3综合实验-实验答辩报告-姓名.pptx，通过学校BlackBoard系统进行提交。 【不要提交压缩文件】

深大计软嵌入式-实验2接口实验-实验答辩报告.pptx 实验二、 接口实验（信号发生器设计）要求：设计一个可根据用户输入要求（参数）进行相应的信号发生输出。（1）包含信号波形：方波、锯齿波、三角波、正弦函数波等；（2）频率可根据用户要求进行调整；（3）幅度可根据用户要求进行调整；（4）可产生混合波形信号输出，如方波、三角波间隔输出等；（5）可根据用户要求进行定时的信号波形输出。实验报告要求 【下载附件模板文件完成】 ：报告中要包含实验过程的重点记录与阐述，页数控制在6-8页内。实验答辩要求（PPT文档）：页数控制在4-6页内。实验报告提交要求（两个文件）：文件1：实验2接口实验-实验报告-姓名.docx；文件2：实验2接口实验-实验答辩报告-姓名.pptx，通过学校BlackBoard系统进行提交。

深大计软实验1基础实验-实验答辩报告.pptx 实验一、 基础实验 要求： （1）完成基于Keil MDK或STM32 CubeMX 的开发环境建立； （2）完成基于（如：\ARM\Examples\Blinky）的参考（或自行建立）工程项目在Proteus或Keil MDK中的仿真运行并分析。 （3）实验报告要求（WORD文档）：报告中要包含实验过程的重点记录与阐述，页数控制在6-8页内。实验答辩要求（PPT文档）：页数控制在4-6页内。实验报告提交要求（两个文件）：文件1【下载附件实验 报告模板文件完成】：实验1基础实验-实验报告-姓名.docx；文件2：实验1基础实验-实验答辩报告-姓名.pptx，通过学校BlackBoard系统进行提交。【不要提交压缩文件】

设计类专业毕业论文答辩PPT模板.pptx,模板概述该PPT共计31页，颜色以蓝色为主。详细介绍该PPT分为5个 章节，分别为“绪论”、“理论综述”、“发展现状与问题分析”、“改进对策以及建议”、“结论”。如果你

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深大计软嵌入式-大作业答辩ppt-可交互式交通灯控制器设计.pptx 2. 要求： （1） 在STM32CubeMX/Keil IDE/STM32CubeIDE中完成应用程序设计、并编译； （2） 在PROTEUS中完成电路设计、调试与仿真通过，或者在实验开发板硬件上实现。 3.以下题目仅供参考,可以选择下面的题目,也可以自行拟定题目做,提交以下最终的结果: （1） STM32CubeMX/Keil/STM32CubeIDE 项目工程文件夹； （2） Proteus项目工程文件/实验开发板实现的视频文件或截图； （3） 实验报告文档(文件命名要求：姓名-学号-期末实验报告.docx，需严格按照学校规格的期末大作业的格式要求撰写）；【章节内容需要包含：实验目的、实验环境、实验（软硬件）方案设计与论证、项目（软硬件）详细实现过程分析说明、测试方案设计及结果分析说明、总结及展望】

基于高通量计算与机器学习的材料设计方法与软件的开发与应用 本资源摘要信息将详细介绍基于高通量计算与机器学习的材料设计方法的原理、实现过程和应用实践，以及与之相应的软件的开发与应用。 一、基于高通量计算的材料设计方法 高通量计算在材料设计中的应用主要体现在以下几个方面：分子模拟、计算设计和材料性质预测。通过高通量计算，可以对材料的分子结构和化学性质进行高精度的计算，帮助研究人员深入了解材料的本质；计算设计可以通过计算机模拟和优化材料的设计方案，提高材料的性能和稳定性；材料性质预测则可以通过对材料的各种性质进行预测，为新材料的研发提供理论指导。 二、基于机器学习的材料设计方法 机器学习在材料设计中的应用也包括算法、模型和数据集等方面。机器学习算法包括神经网络、决策树、支持向量机等多种类型，可以根据不同的材料设计和预测需求进行选择；模型方面，主要包括各种统计算法和深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等；数据集则是机器学习算法发挥作用的关键，需要收集和整理大量关于材料性质、结构、性能等方面的数据。 基于机器学习的材料设计方法主要涉及模型建立、算法优化和数据集选择等方面。模型建立需要根据研究目标和数据特征选择合适的机器学习算法和模型；算法优化则需要对模型进行训练、调参、优化，以提高预测的准确性和效率；数据集选择则需要收集和整理大量与材料相关的数据，包括结构、性质、性能等方面。 三、软件的开发与应用 为了实现基于高通量计算与机器学习的材料设计方法，需要开发相应的软件工具。在需求分析阶段，需要明确软件的功能和用户需求，如材料性质预测、分子模拟等；在程序设计阶段，需要选择合适的编程语言和框架，如Python、C++等，并设计软件的基本架构和模块；在代码实现阶段，需要将算法和模型实现为具体的代码，并编写用户界面和文档。此外，还需要对软件进行测试和优化，确保其稳定性和性能达到预期。 四、结论 本资源摘要信息介绍了一种基于高通量计算和机器学习的材料设计方法，以及与之相应的软件的开发与应用。该方法结合了高通量计算在材料设计中的快速筛选和机器学习在预测新材料性质方面的优势，为材料设计提供了新的解决方案。通过这种方法，可以在短时间内筛选和优化大量的材料设计方案，从而提高材料的性能和稳定性，加速新材料的研发进程。同时，本资源摘要信息还介绍了软件开发的过程和实现，为实际应用提供了有效的工具。这种方法的重要性和前景不仅在于其高速和高精度，更在于其可以为材料科学领域的研究与发展提供更多的可能性和创新。

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