本系统依据开发要求主要应用于教育系统，完成对日常的教育工作中学生成绩档案的数字化管理。开发本系统可使学院教职员工减轻工作压力，比较系统地对教务、教学上的各项服务和信息进行管理，同时，可以减少劳动力的使用，加快查询速度、加强管理，以及国家各部门关于信息化的步伐，使各项管理更加规范化。 目前，学校工作繁杂、资料重多，虽然各类管理信息系统已进入高校，但还未普及，而对于学生成绩管理来说，目前还没有一套完整的、统一的系统。因此，开发一套适和大众的、兼容性好的系统是很有必要的。 本系统在开发过程中，注意使其符合操作的业务流程，并力求系统的全面性、通用性，使得本系统不只适用于一家教育机构。在开发方法的选择上，选择了生命周期法与原型法相结合的方法，遵循系统调查研究、系统分析、系统设计和系统实施四个主要阶段进行设计，而在具体的设计上，采取了演化式原型法，随着用户的使用及对系统了解的不断加深，对某一部分或几部分进行重新分析、设计、实施。本论文主要从系统分析、系统设计、系统实施与使用等几个方面进行介绍。 【关键词】成绩管理信息系统 信息化 数据库 Asp.net 谢谢大家的支持，祝大家每天开心快乐！

具有零强迫波束成形的MISO SWIPT系统的能效优化

深度学习RNN（循环神经网络）是人工智能领域中一种重要的序列模型，尤其在自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务中表现出色。RNNs以其独特的结构，能够处理变长输入序列，并且能够在处理过程中保留历史信息，这使得它们在处理具有时间依赖性的数据时特别有效。 LSTM（长短期记忆网络）是RNN的一种变体，解决了传统RNN在处理长距离依赖时可能出现的梯度消失问题。LSTM通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息流，从而更好地学习长期依赖性。LSTM在NLP中的应用包括机器翻译、情感分析、文本生成等；在音频处理中，它可以用于语音识别和音乐生成。 1. LSTM应用：这部分的论文可能涵盖了LSTM在不同领域的实际应用，比如文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别、图像描述生成等。这些论文可能会详细阐述如何构建LSTM模型，优化方法，以及在特定任务上相比于其他模型的性能提升。 2. RNN应用：RNN的应用广泛，除了LSTM之外，还有GRU（门控循环单元）等变体。这部分的论文可能会探讨基本RNN模型在序列标注、语言建模、时间序列预测等任务上的应用，同时可能对比RNN和LSTM在性能和训练效率上的差异。 3. RNN综述：这部分论文可能会提供RNN的发展历程，关键概念的解释，以及与其它序列模型（如Transformer）的比较。它们可能会讨论RNN在解决梯度消失问题上的局限性，以及后来的改进策略，如双向RNN、堆叠RNN等。 4. LSTM综述：这部分论文将深入探讨LSTM的内部工作机制，包括其门控机制的数学原理，以及在不同任务中如何调整参数以优化性能。可能还会讨论一些高级主题，如多层LSTM、双向LSTM、以及LSTM在网络架构中的创新应用，如Attention机制的结合。 在毕业设计中，这些资源对于理解RNN和LSTM的工作原理，以及如何在实际项目中应用它们非常有价值。通过阅读这些经典论文，可以了解最新的研究进展，掌握模型优化技巧，并为自己的研究提供理论支持。无论是初学者还是资深研究人员，这个压缩包都能提供丰富的学习材料，有助于深化对深度学习中RNN和LSTM的理解。

数学建模优秀论文1998B.pdf数学建模

Taylor & Francis LaTeX template ，LaTeX模版， 参考文献为APA格式。 压缩包内有两个文件： 第一个是 Taylor & Francis 的官方 LaTeX 模版，没有修改过 ，除了我额外下载了APA引用的BiB文件：apacite.bst. 第二个是我调整好的LaTeX模版，简洁，直接上手可用。参考文献为使用.bib文件的方式，格式已经调整好了，直接可用。

Applied Intelligence期刊TEX模板

： 为提高农业大棚种植效率、减少管理成本，设计了远程监控系统，用于对温湿度、光照 强度、土壤电导率和盐度等农作物生长环境参数进行监控．本地端以STM32单片机为核心，使用 Modbus-RTU 协议对大棚内部环境参数进行采集，根据传感器返回的数据以一定决策通过控制继电 器的方式使大棚内部的环境参数维持在适合农作物生长的范围内，同时系统可实现自动/手动切换 控制．以RGB触摸屏为交互界面，使用ESP8266与远端（PC机）进行通信．远端使用QT开发平台实 现对大棚内部环境参数的远程监视．经过软硬件测试，系统具有安全、稳定、低成本等优点，可以保 证大棚内部的环境维持在适合作物生长的水平． ### 基于STM32和QT平台的农业大棚远程监控系统设计 #### 系统概述 本系统设计旨在提高农业大棚种植效率、降低管理成本，通过构建远程监控系统来监测农业大棚内的环境参数，包括温湿度、光照强度、土壤电导率和盐度等，确保农作物能在最佳条件下生长。 #### 关键技术与组件 - **STM32单片机**：作为本地端的核心控制器，负责数据采集与处理。 - **Modbus-RTU协议**：用于传感器与STM32之间的通信，简化了数据交换过程。 - **继电器控制**：根据传感器数据调整环境参数，确保大棚内条件适宜作物生长。 - **自动/手动切换**：提供了灵活的操作模式，便于根据不同需求调整。 - **RGB触摸屏**：作为用户交互界面，显示实时环境数据及系统状态。 - **ESP8266**：用于实现本地端与远程端（PC机）间的无线通信。 - **QT开发平台**：远程监控软件的开发环境，实现远程数据监测功能。 #### 系统架构 - **硬件总体设计**：整个系统由三个主要部分组成： - 以STM32为核心的大棚作物生长环境监控模块。 - 本地端与远程终端（QT平台）之间的数据通信。 - 远程终端的数据显示。 - **系统硬件设计**： - **STM32F429BIT6最小系统电路**：包括供电电路、复位电路、外部晶振电路、启动模式选择电路和下载电路等。这些组件共同构成了STM32的最小系统，确保其正常运行。 - **环境传感器**：包括但不限于温湿度传感器、光照强度传感器、土壤温湿度传感器、土壤电导率传感器等，用于收集大棚内的环境参数。 - **人机交互外设**：RGB触摸屏作为用户界面，方便用户查看环境数据和操作设备。 - **无线通信模块**：采用ESP8266实现本地端与远程端之间的数据传输。 - **执行机构**：如风扇、加热器、灌溉系统等，通过继电器控制实现对环境参数的调节。 #### 功能特点 - **数据采集与处理**：通过各种传感器实时采集大棚内的环境数据，STM32对数据进行分析处理后，根据预设的阈值控制相应的执行机构。 - **远程监控**：用户可通过QT平台远程查看大棚内的环境参数，便于及时了解作物生长情况并采取措施。 - **自动与手动模式切换**：系统支持自动和手动两种控制模式，自动模式下系统会根据预设参数自动调整环境条件，手动模式则允许用户直接控制执行机构。 - **用户界面友好**：通过RGB触摸屏提供直观的用户界面，使得系统易于操作和维护。 - **高性价比**：系统设计考虑到了成本效益，通过合理的硬件选型和软件优化，实现了较低的成本投入。 #### 实际应用价值 该远程监控系统的成功设计和实现，对于提升农业大棚的管理水平有着重要意义。它不仅能够有效减少人力成本，还能通过精确控制环境参数促进作物健康生长，进而提高产量和质量。此外，系统的可扩展性和灵活性也为后续的功能升级和应用扩展提供了可能，有助于推动智慧农业的发展。 基于STM32和QT平台的农业大棚远程监控系统是一种实用且高效的解决方案，能够显著提高农业生产的效率和可持续性。

基于MATLAB的图形用户界面设计.pdf

台湾数据土壤地图项目 这是我的硕士论文研究，主要讨论台湾土壤数据库的应用。 包括数据可视化，土属性非线性函数转换，模型仿真和探索性分析。