内容概要：本文详细介绍了在MATLAB环境中进行模糊控制算法的设计，重点探讨了驾驶员制动和转向意图识别的具体应用。首先阐述了模糊控制的基本概念及其优势，特别是在处理复杂、非线性和不确定性系统方面的表现。接着逐步讲解了模糊控制算法的设计流程，包括确定输入输出变量、模糊化、制定模糊规则、模糊推理与解模糊四个主要步骤，并给出了具体的MATLAB代码示例。文中还分享了多个实际案例，如驾驶员制动意图识别和转向意图识别，展示了如何将理论应用于实践。此外，强调了模型验证的重要性，提出了确保系统稳定性和可靠性的建议。 适合人群：对智能控制系统感兴趣的研究人员和技术开发者，尤其是从事自动驾驶相关领域的工程师。 使用场景及目标：帮助读者掌握在MATLAB中实现模糊控制的方法，能够独立完成驾驶员意图识别等复杂任务的模糊控制系统设计，提高系统的智能化水平。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码片段，还有关于隶属函数选择、规则库设计等方面的技巧提示，有助于解决实际开发过程中可能遇到的问题。同时提醒读者注意模糊控制并非适用于所有情况，对于需要极高精度的任务仍需考虑其他控制手段。

STM32 智能家居项目是一种基于 STM32 微控制器的智能家居解决方案，它利用STM32微控制器的丰富的外设、低功耗特性和高性能，结合传感器、执行器、通信模块等硬件设备，以及相应的软件算法，实现了对家庭环境的智能监控、远程控制和自动化管理。 以下是 STM32 智能家居项目的一般架构和功能特点： 传感器和执行器集成：STM32 微控制器与各种传感器（如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、人体红外传感器等）和执行器（如继电器、舵机、电机驱动器等）进行集成，以实现对家庭环境参数的实时监测和控制。 通信模块支持：STM32 微控制器支持各种通信协议和模块，如 Wi-Fi 模块、蓝牙模块、LoRa 模块等，通过这些通信模块，智能家居设备可以实现与手机、电脑、云服务器等终端的连接，实现远程监控和控制。 用户界面设计：智能家居项目通常具有一个用户界面，可以是手机 App、网页应用或者物理按钮等，用于用户与智能家居系统进行交互和控制。 智能控制算法：STM32 智能家居项目通常会配备一些智能控制算法，用于根据传感器数据和用户输入，对家庭环境进行自动化控制和优化，如温度自动调节。

按键功能：输入密码，并能根据密码来决定开门还是进入管理员模式 密码功能：能够更换开门密码/管理员密码，且具有掉电不丢失功能 刷卡功能：能够判断卡片是否登记；刷卡开门；删除/登记开门卡片 指纹功能：指纹开门；删除/登记指纹 语音功能：播放不同功能的语言提示 门铃功能：机械开关控制门铃响 阿里云服务器接入：连接阿里云服务器，可以上报设备信息，也可以通过服务器端无线控制，如修改密码、恢复出厂设置、调节音量大小、远程开门等

基于STM32人体感应语音识别语音提示智能风扇（源码，原理图，实物图，论文，功能设计介绍）。 功能：设计一基于stm32的智能风扇系统，该系统能够根据语音识别开启或关闭风扇，能够根据环境的温度自动调节风扇的转速， 当检测到人时开始计时，当连续计时时间超过设定值，给出“久坐超时”的语音提示，15秒内没有检测到人，自动关闭风扇。 硬件：stm32f103c8t6最小系统板,0.96寸oled显示模块0.91 1.3 1.54，HC-SR505（人体感应模块），DS18b20温度传感器模块，轻触式开关 ，JQ8900-16P模块（语音播报模块），喇叭，LD3320语音识别模块。风扇，TB6612FNG电机驱动模块。面包板（用的面包板，无pcb设计）。 轻触式开关按键可以实现开启风扇的默认模式、一档、二档、三档和关闭。 风扇有三种转速，也能用语音进行控制。语音能够开启和关闭风扇。 首先，接通电源，风扇在初始状态下，风扇处于关闭状态。 按下默认模式的按键后，系统进入默认状态，风扇开始工作并根据环境温度自动调节转速。同时，系统通过人体检测模块实时监测周围是否有人。。。。。。。。

《基于Transformer的机器翻译系统详解》 Transformer模型是2017年由Google的研究团队提出的一种革命性的序列到序列（Seq2Seq）学习架构，它在机器翻译任务中取得了显著的性能提升，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。Transformer模型的出现，打破了RNN（循环神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）在处理序列数据时的主导地位，为NLP任务带来了全新的视角。 Transformer的核心创新在于其注意力机制（Attention Mechanism）。传统的RNN和LSTM在处理长序列时面临梯度消失和爆炸的问题，而Transformer通过自注意力（Self-Attention）机制解决了这一难题。自注意力允许模型同时考虑输入序列的所有部分，而不仅仅局限于当前时间步的上下文，这大大提高了模型并行计算的能力，降低了训练时间。 Transformer模型由多个层堆叠组成，每一层又包含两个主要部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责理解输入序列，解码器则生成目标序列。在编码器中，多头注意力（Multi-Head Attention）进一步增强了注意力机制，通过将输入分成多个独立的子空间进行注意力计算，提高了模型的表达能力。此外，位置编码（Positional Encoding）被添加到输入序列中，以保留序列中的顺序信息，因为Transformer模型本身不具备位置感知能力。 解码器在编码器的基础上增加了掩蔽机制（Masking），防止当前时间步的预测依赖未来的词元，符合机器翻译的序列生成规则。此外，解码器还引入了编码器-解码器注意力（Encoder-Decoder Attention），使得解码器能够访问编码器的全部输出信息，从而更好地理解源序列。 在训练过程中，Transformer通常使用最大似然估计（MLE）作为损失函数，通过反向传播优化模型参数。由于Transformer模型的复杂性，优化时通常采用Adam优化器，并利用学习率衰减策略来控制训练过程。此外，Transformer的预训练与微调策略（如BERT、GPT等）也极大地推动了NLP技术的发展，使得模型能够在大规模无标注数据上学习到丰富的语言知识，然后在特定任务上进行微调，提升性能。 Transformer模型的成功不仅限于机器翻译，它在问答系统、文本分类、情感分析、语音识别等多个NLP任务中都展现出卓越的性能。随着硬件计算能力的增强，Transformer模型的规模也在不断扩展，如Google的Switch Transformer模型，其参数量超过1万亿，展示了Transformer在处理大规模数据时的潜力。 基于Transformer的机器翻译系统通过其独特的注意力机制、并行计算能力和强大的表达能力，极大地提升了机器翻译的质量和效率。Transformer模型的出现不仅推动了机器翻译技术的进步，也对整个NLP领域产生了深远的影响，引领了新的研究方向。

基于51单片机的智能家居控制系统仿真设计 环境监测 实现功能： 1、通过按键可设置温湿度数据的阈值上下限，设置烟雾浓度的阈值上限 2、将温湿度传感器(DHT11)的数据实时显示在LCD上。 当温湿度数据高于上限或低于下限，触发声光报警 3、将烟雾浓度数据实时显示在LCD上。 当烟雾浓度数据高于上限时，触发声光报警 包含仿真+源码+原理图+报告 仿真软件：Proteus8.9 编程软件：Keil5 编程语言：C语言 原理图 ：Altium Designer 20.2.6 在当今社会，随着科技的飞速发展，智能家居控制系统已经成为一个热门的研究领域。其中，基于51单片机的智能家居控制系统仿真设计在环境监测方面具有重要的研究价值和实用意义。本系统主要通过环境监测模块，实现对家居环境中的温湿度以及烟雾浓度的实时监控和预警。 该系统具备温湿度监测和烟雾监测的功能。通过温湿度传感器（DHT11）和烟雾传感器，能够实时地获取家居环境中的温湿度数据和烟雾浓度数据。这些数据对于保障家居环境的安全性和舒适性至关重要。 系统通过按键设置了温湿度数据的阈值上下限，以及烟雾浓度的阈值上限。用户可以自由设定这些阈值，以适应不同的使用环境和需求。当温湿度数据超过设定的上限或下限时，系统将触发声光报警；同理，当烟雾浓度数据超过上限时，系统也会发出声光报警。 此外，系统将温湿度数据和烟雾浓度数据实时显示在LCD屏幕上。这不仅使得用户可以直观地看到当前环境的状态，也便于用户根据显示数据及时作出相应的调整和处理。 值得一提的是，本仿真设计还包含了仿真软件、编程软件、编程语言以及原理图的设计。仿真软件为Proteus8.9，编程软件为Keil5，编程语言采用C语言。而原理图的绘制则使用了Altium Designer 20.2.6，这为系统的实际搭建和调试提供了重要的依据。 整个系统的开发和设计过程被详细记录，并整理成了相应的报告文档。报告中不仅包含了系统设计的详细描述，还包括了系统仿真、设计原理图以及源码等关键部分。这些文档资料为本系统的研究和开发提供了完整的技术支持和参考价值。 基于51单片机的智能家居控制系统仿真设计在环境监测方面表现出了强大的功能和应用潜力。通过该系统，可以有效地对家居环境中的温湿度和烟雾浓度进行实时监控和预警，保证家居环境的安全和舒适。同时，本系统的设计和实现也为智能家居控制系统的发展提供了新的思路和参考。

智能送药小车是我在备战2023年电赛时做的训练题。通过研究，我发现网上大多数方案将巡线与数字识别分开实现。然而，我的想法是将这两者结合在一个OpenMV系统中，来模拟在比赛期间缺少了灰度传感器（因为巡线是循红线）的解决方案。（我是使用STC32作为小车的主控来控制其电机的运动，通信就是STC32和openmv的，实际上将串口接收和发送处理好所有单片机都可以使用这个方案）

该项目获得第三届服务外包创新创业大赛一等奖。系统分为 模拟采集系统，分析系统，预警系统，预测系统，组态系统 几大模块。

【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

智能仓储管理系统AIWMS与RFID技术资源整合 AIWMS结合RFID技术，实现仓储智能化升级。通过RFID自动识别、实时追踪货物，大幅提升库存精度与作业效率。系统智能分析数据，优化仓储流程，降低人力成本，助力企业实现高效、精准的数字化管理。