内容概要：本文介绍了基于STM32的远程控制温室大棚环境监测系统的设计与实现。该系统集成了多个传感器（如DHT11温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器、光敏电阻和土壤湿度传感器）用于环境数据的采集，并通过STM32F103C8T6单片机进行数据处理和控制。系统不仅能在本地显示屏上展示数据，还可以将数据上传至云端，支持远程控制和多端查看。此外，系统实现了智能阈值控制，可以根据预设条件自动调节环境参数，如温度、湿度和光照强度。文中还详细展示了温湿度传感器DHT11的驱动代码，以及其他关键功能模块的实现细节，如继电器控制、云平台通信和手动/自动模式切换。 适合人群：对嵌入式系统开发感兴趣的电子工程师、农业技术人员以及希望深入了解STM32开发和物联网应用的学生。 使用场景及目标：适用于需要对温室大棚环境进行精准控制的应用场景，如现代农业生产、科研实验等。主要目标是提高农作物的生长质量，降低人工管理成本，提升自动化水平。 其他说明：项目提供了丰富的参考资料，包括原理图、源码、传感器数据手册等，有助于开发者进一步优化和扩展系统功能。

PSO智能算法作为一种智能的非线性随机优化算法,近年来得了较快的发展和应用。在前人研究的基础上,通过对PSO智能算法的研究,实现了将其应用到波阻抗地震反演中,并通过建立地下水平层状模型进行检验,证明了在无噪声或是具有一定噪声的干扰下,PSO智能算法具有较快的收敛速度和较高的反演精度。

内容概要：本文详细介绍了基于单片机的多路温度采集控制系统的设计与实现。系统利用单片机作为核心控制单元，通过单总线技术连接数字温度传感器，实现了多路温度信号的采集、处理与显示。单片机对接收到的温度数据进行运算处理，根据预设条件发出控制信号，驱动蜂鸣器和继电器等设备，从而实现对环境温度的智能调节。系统还配备了LCD显示屏和按键，用于实时显示温度信息和设置温度限定值。文中还涉及了相关的关键代码片段，涵盖了传感器初始化、I/O操作、中断处理和定时器使用等方面的内容。 适合人群：电子工程技术人员、嵌入式系统开发者、自动化控制领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要多点温度监控和自动控制的场合，如智能家居、工业生产、农业温室等领域。目标是提高温度监测的精度和智能化水平，确保环境温度始终处于安全范围内。 其他说明：该系统不仅展示了单片机在温度采集与控制方面的强大功能，也为未来的创新设计提供了宝贵的经验和技术积累。

全国大学智能车竞赛是由中国自动化学会主办的一项科技创新类竞赛活动，旨在推动我国智能车辆技术的发展和人才培养。竞赛分为多个组别，其中“单车越野”是竞赛中的一个重要项目，它要求参赛队伍设计、制造并调试一辆能够自主完成越野赛道的智能车模型。 单车越野项目中，智能车必须具备识别赛道的能力，能够通过摄像头、传感器等设备实时获取环境信息，并通过算法进行分析处理，以便自主导航和避障。这对于参赛者在机械设计、电子电路、软件编程以及系统集成等方面的知识和技能提出了较高要求。 在技术报告中，通常会详细阐述参赛队伍的设计理念、系统架构、关键技术的选择与实现、测试结果及分析等。例如，报告可能会包含对智能车的控制系统设计的介绍，包括主控制单元的选择、电机驱动的实现、传感器的布局和数据融合的策略。此外，智能车的软件部分也至关重要，报告中会介绍算法的设计与优化，如路径规划算法、避障算法和控制算法等。 智能车越野项目还涉及到车辆的动力系统设计，包括电池的选择、电机的匹配以及传动机构的设计。为了在越野赛道上实现更好的性能，参赛者需要对车辆的动力学进行深入分析，以保证车辆的驱动效率和稳定性。 在智能车的调试与测试过程中，同样需要专业的知识和技能。参赛队伍需要对车辆进行多次测试，并根据测试结果调整车辆的参数，如PID控制参数的调整、传感器灵敏度的优化等。这些调试工作对于确保智能车在比赛中的可靠性和性能表现至关重要。 单车越野项目不仅要求参赛者具备扎实的专业知识，还需要他们具有创新思维和团队协作能力。通过这样的竞赛活动，能够有效促进学生理论与实践相结合，提高其综合应用能力和解决实际问题的能力。

人工智能训练师国家职业技能标准（2021）

物流仓储系统：西门子S7-1200 PLC控制下的堆垛机与输送线自动化管理程序集成，触摸屏操作界面与博途V15.1编程实现智能化管理。基于算法优化与通信技术，实现高效精准物流运作。,基于西门子S7-1200 PLC的物流仓储堆垛机自动化程序系统：集成触摸屏、激光测距与运动控制算法的一体化解决方案。,堆垛机西门子PLC程序+输送线程序+触摸屏程序。 物流仓储。 涵盖通信，算法，运动控制，屏幕程序，可电脑仿真测试。 实际项目完整程序。 西门子S7-1200＋G120+劳易测激光测距 博途V15.1编程 采用SCL高级编程语言。 无加密。 物流仓储是一个涉及到供应链管理和仓库操作的领域。它涵盖了从物进入仓库到出库的整个过程，包括物的存储、分拣、装载和运输等环节。在物流仓储系统中，堆垛机是一种自动化设备，用于将物从一个位置移动到另一个位置。西门子PLC程序、输送线程序和触摸屏程序是为了控制和监控堆垛机的运行而设计的。通信技术在物流仓储系统中起到了连接各个设备和系统的作用，使它们能够相互传递信息。算法则用于优化物的存储和分拣过程，提高物流效率。运动控制技术用于控制堆垛机的运动轨迹和速度，

Cesium 天地图切片的 13–15 级已经进入街区和小区尺度。13 级能够清晰展现城区道路网络和乡镇位置，14 级可分辨街道、小区轮廓和建筑群分布，15 级则能看到街区内部的道路、绿地及主要设施。这一层级非常适合智慧城市管理、园区可视化、街区更新与治理以及应急指挥等场景，能够满足对城市空间结构更精细的展示需求。 Cesium是一个先进的3D地球仪和地图平台，用于在线查看全球范围的地理信息系统（GIS）数据。它支持海量数据的高效可视化，能够加载和渲染高分辨率的地形和影像，被广泛应用于网络地图服务和地理空间分析领域。天地图切片是Cesium中的一个重要功能，它通过将地球表面分解为小块图片（切片），来快速构建和显示地图。切片技术的一个关键优势是能够提供不同级别的缩放，让用户能够从宏观的视图快速切换到微观的细节视图。 在Cesium天地图切片中，第13级到第15级的切片能够细致地展示城市街区和小区的尺度。其中，第13级切片能够清晰地展示出城区内的道路网络以及乡镇的具体位置，这为宏观的城市规划、交通管理等提供了基础地理信息支持。当放大到第14级时，用户可以看到更加详细的街道布局、小区的轮廓以及建筑群的分布情况。这一级别的详细程度使得城市规划者和管理者能够进行更加精准的布局规划和资源调配。 而到了第15级，Cesium天地图切片展现了街区内部道路、绿地以及主要设施的详细布局。这种级别的精度非常适合进行智慧城市的建设、园区的详细可视化、街区的更新与治理，以及在紧急指挥系统中对城市空间结构进行精细展示和分析。在智慧城市建设中，这些详细信息可以用来监控城市运行，规划城市交通，预测和响应城市应急事件。园区可视化则是指在企业园区管理中，能够实时监控园区内各个建筑和设施的运行状态，优化资源配置，提高安全性和效率。 此外，天地图切片在智能交通领域也发挥着重要作用，不仅能够实时追踪和管理车辆的位置，还能够结合路网信息进行交通流量分析，进而优化交通信号控制和路线规划。在应急指挥方面，利用天地图切片可以快速了解灾害发生地的环境特点，辅助制定救援方案和资源分配计划。 整体而言，Cesium天地图切片为地理信息系统提供了强大的可视化手段，通过不同级别的切片，能够在保证高效加载的同时，为用户提供越来越详细的地理信息。这对于城市管理、智能交通、应急响应等多个领域均具有重要价值和应用潜力。

针对多无人机编队空战战术决策问题，提出了基于案例推理（CBR）和规则推理（RBR）的战术决策方法。 在剖析战术决策案例特征的基础上，设计了一种基于框架结构的案例表示方法，并引入结构相似度和云模型理论以 改进传统的最近邻检索算法。最后，借用基于案例推理和规则推理设计的战术决策 GUI 界面，能够快速地从库中检 索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例，仿真结果证明该方法具有较好的有效性。 ### 多无人作战飞机编队空战智能决策方法解析 #### 一、研究背景与意义 随着现代军事科技的发展，无人机技术已经成为了各国军队的重要组成部分。相比于传统的有人驾驶飞机，无人机具有更高的生存能力和更强的任务执行能力。特别是在多无人机编队作战方面，其协同作战能力更是传统单一无人机所无法比拟的。多无人机编队作战能够有效提高任务执行效率，增强作战灵活性，降低人员风险。然而，多无人机编队空战中的战术决策是一项复杂的技术挑战，它不仅涉及到了复杂的环境感知、决策制定和行动执行等多个环节，还需要高度智能化的决策支持。 #### 二、关键技术与方法 ##### 2.1 案例推理(CBR)与规则推理(RBR) 针对多无人机编队空战中的战术决策问题，本文提出了一种结合案例推理(Case-Based Reasoning, CBR)和规则推理(Rule-Based Reasoning, RBR)的方法。这两种方法各有优势：CBR通过从历史案例中学习并应用类似情境下的解决方案来做出决策，而RBR则是基于预设的规则集来进行逻辑推断，从而实现决策。 ##### 2.2 基于框架结构的案例表示方法 为了有效地表示和存储案例，本研究设计了一种基于框架结构的案例表示方法。这种表示方法能够清晰地表达出案例的关键特征，如敌我双方的位置、速度、高度等关键参数，同时还能保留案例之间的关系和上下文信息，为后续的案例检索提供便利。 ##### 2.3 结构相似度与云模型理论 为了提高案例检索的准确性和效率，本研究引入了结构相似度计算方法和云模型理论来改进传统的最近邻检索算法。结构相似度计算考虑了案例特征之间的结构关系，而不仅仅是数值上的相似性。云模型则是一种用于不确定性和模糊性的数学模型，能够有效地处理案例中不确定性因素的影响，提高决策的可靠性。 #### 三、战术决策GUI界面设计 基于CBR和RBR设计的战术决策GUI界面是本研究的一个亮点。该界面能够快速地从案例库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策案例。用户可以通过简单的操作输入当前的战场信息，系统会自动匹配最合适的案例，并给出相应的战术建议。这种方式极大地简化了决策过程，提高了决策的速度和准确性。 #### 四、仿真验证 为了验证所提出方法的有效性，研究团队进行了详细的仿真试验。实验结果显示，在不同的空战场景下，该方法都能够准确地从案例库中检索出合适的战术决策案例，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。 #### 五、结论与展望 本研究针对多无人机编队空战中的战术决策问题，提出了一种结合案例推理和规则推理的方法，并通过改进的案例表示方法和检索算法实现了高效的战术决策支持。未来的研究可以进一步探索更复杂的情境模拟，以及如何将人工智能技术更好地应用于无人机编队的自主决策中，以期达到更高水平的自动化和智能化。 本文介绍的方法不仅为多无人机编队空战提供了有效的战术决策支持，也为未来的无人机自主作战系统的发展指明了方向。

2024年低空智能网联体系参考架构 低空智能网联体系是指在一定空域内，以智能航空器为主体，通过无线通信和网络连接，实现信息交换和智能化协同作业的系统。该系统能够有效提升低空飞行器的操作效率和安全性，是新一代信息技术与航空技术深度融合的产物。低空产业联盟在2024年发布的参考架构，旨在梳理国内低空领域装备技术及其发展方向，对主流产品和技术进行调研总结，并对行业内现有成果进行深入分析，推动行业形成共识，促进技术创新。 低空智能网联体系的编制涉及多方面的研究和讨论，包括但不限于机载终端与基础设施层、数据与服务支撑层、应用系统层、标准体系、安全体系和外围设备与数据等方面。其中，机载终端与基础设施层是体系的物理基础，提供了必要的通信和导航支持；数据与服务支撑层则是体系的核心，负责数据的处理、存储和分发；应用系统层包含具体的应用场景，如空中交通管理、应急救援等；标准体系和安全体系保障体系的正常运作；外围设备与数据则是体系的重要组成部分，为整个体系提供数据支持。 体系的参考架构突出了低空运行从单体智能向网联化群体智能演进的关键阶段。在这个阶段，低空飞行器、基础设施、管控平台等装备及相关技术面临重大变革，低空运行模式呈现出高密度、大频次的飞行，复杂、高风险的运行环境，以及异构、多样化的飞行器等特征。 发展建议方面，报告提出鼓励跨行业深度合作，促进标准规则的统一兼容，积极开展试点示范，并发挥行业组织的作用，以此来推进低空智能网联体系的建设和完善。 报告还指出，低空产业作为低空经济的物质载体，对于培育新质生产力和新经济增长点具有重要战略意义。未来低空产业的发展将伴随着数字化、网络化、智能化、绿色化的“新四化”趋势，形成高密度、大频次、复杂、高风险、异构和多样化的飞行场景。 编制过程中，低空产业联盟得到了200余家行业内企业、科研院所和高校的指导与支持，20余家成员单位参与编写和讨论，体现了行业在体系框架和技术发展方向上的共识。 2024年的低空智能网联体系参考架构旨在为低空产业的健康发展提供理论指导和技术支持，其内容的丰富性和深度，不仅对低空产业的发展具有重要的指导意义，而且对相关行业和领域的研究和实践也具有一定的参考价值。通过智能网联体系的建设和完善，未来低空产业有望成为推动经济增长和社会进步的重要力量。

《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》是一本深入探讨如何结合MATLAB进行计算机视觉和深度学习应用的书籍。书中的实例主要围绕基于小波变换的数字水印技术展开，这是一种在图像中嵌入隐藏信息的技术，广泛应用于版权保护、数据安全等领域。小波变换是一种强大的数学工具，它能够对信号进行多尺度分析，从而在不同层次上提取信息。 在MATLAB中，实现小波变换通常使用`wavedec`函数进行分解，`waverec`函数进行重构。小波变换可以用来将图像从空间域转换到小波域，使得高频和低频信息得以分离。在数字水印的嵌入过程中，关键步骤包括选择合适的嵌入位置（通常是图像的高频部分，因为这些部分对人类视觉系统不敏感）和确定合适的嵌入强度，以确保水印的存在不会显著降低图像质量。 深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它主要通过构建多层神经网络模型来学习复杂的特征表示。在本书中，可能会介绍如何使用MATLAB的深度学习工具箱来构建卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），用于图像识别、分类或者水印检测等任务。CNN特别适合处理图像数据，其卷积层能自动学习图像特征，池化层则有助于减少计算量并保持位置信息，而全连接层则负责分类或回归任务。 在MATLAB中，可以使用`alexnet`、`vgg16`等预训练模型作为基础，进行迁移学习，也可以使用`convnet`函数自定义网络结构。对于训练过程，MATLAB提供了`trainNetwork`函数，可以方便地调整超参数，如学习率、批次大小和优化器等。此外，还可以利用`activations`函数查看中间层的激活图，帮助理解模型的学习过程。 深度学习与小波变换的结合可能体现在水印的检测和恢复环节。例如，可以通过训练一个深度学习模型，使其学习如何在小波域中检测和定位水印，甚至预测水印内容。这样的模型可以对图像进行预处理，然后在小波系数中寻找水印的迹象，提高检测的准确性。 《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》这本书将理论与实践相结合，通过实际的项目案例，帮助读者掌握如何运用MATLAB进行计算机视觉和深度学习的实验研究，特别是基于小波变换的数字水印技术。通过学习，读者不仅能理解小波变换的原理和应用，还能熟悉深度学习的基本流程，并能够利用MATLAB进行相关算法的开发和实现。