智能大棚-物联网应用 本文档主要介绍了智能大棚-物联网应用的概念、架构、特点和应用领域。物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。物联网的架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。感知层由各种传感器以及传感器网关构成，负责采集信息。网络层由各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息。应用层是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，实现物联网的智能应用。 物联网的应用领域非常广泛，包括绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等。物联网产业是当今世界经济和科技发展的战略制高点之一，据了解，全国物联网产业规模预计2015年将超过5000亿元。 在智能大棚-物联网应用中，物联网技术被应用于农业领域，实现智能化的农业生产。通过传感器、RFID技术、全球定位系统等设备，实时采集大棚内的环境信息，实现自动化控制和监控，提高农业生产的效率和质量。 智能大棚-物联网应用的特点包括： * 实时监控：通过物联网技术，实时采集大棚内的环境信息，实现自动化控制和监控。 * 自动化控制：通过物联网技术，实现自动化控制和监控，提高农业生产的效率和质量。 * 智能化：通过物联网技术，实现智能化的农业生产，提高农业生产的效率和质量。 智能大棚-物联网应用的优势包括： * 提高农业生产的效率和质量 * 实现自动化控制和监控 * 降低生产成本 * 提高农业生产的安全性 智能大棚-物联网应用的挑战包括： * 设备成本高 * 技术门槛高 * 数据安全问题 智能大棚-物联网应用是将物联网技术应用于农业领域，实现智能化的农业生产，提高农业生产的效率和质量。但是，智能大棚-物联网应用也面临着设备成本高、技术门槛高、数据安全问题等挑战。 知识点： 1. 什么是物联网？ 答：物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。 2. 物联网的架构是什么？ 答：物联网的架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。 3. 物联网的应用领域有哪些？ 答：物联网的应用领域非常广泛，包括绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等。 4. 智能大棚-物联网应用的特点是什么？ 答：智能大棚-物联网应用的特点包括实时监控、自动化控制、智能化等。 5. 智能大棚-物联网应用的优势是什么？ 答：智能大棚-物联网应用的优势包括提高农业生产的效率和质量、实现自动化控制和监控、降低生产成本、提高农业生产的安全性等。 6. 智能大棚-物联网应用的挑战是什么？ 答：智能大棚-物联网应用的挑战包括设备成本高、技术门槛高、数据安全问题等。

学校图书管理系统毕业设计是一个针对高校或教育机构的信息化解决方案，旨在优化图书的管理工作流程，提高图书馆服务效率。这个系统通常包含以下几个核心知识点： 1. **数据库设计与管理**：使用SQL Server 2005作为后台数据库，这涉及到数据库表的设计、数据结构优化、关系模型的构建以及数据库的安全性与稳定性维护。SQL Server 2005提供了强大的数据存储、查询和管理功能，能够支持大量的图书信息和用户记录。 2. **前端应用程序开发**：采用Visual C#作为开发工具，这需要掌握C#语言的基础语法、面向对象编程思想以及.NET框架。前端应用程序通常包括用户界面设计，如登录注册、图书检索、借阅归还等功能的实现，还需要考虑用户体验和界面友好性。 3. **图书管理功能**：包括书目检索，这需要实现高效的搜索算法，支持按书名、作者、出版社等多种条件进行检索。读者管理涉及用户信息的录入、更新和删除，以及权限设置，确保不同用户有不同的操作权限。借阅管理则涵盖借书、还书、续借和罚款处理等功能。 4. **读者服务**：系统应支持读者在线查询图书状态，预约图书，查看借阅历史，以及接收逾期提醒等服务。这样可以提高读者的满意度，减少人工操作的负担。 5. **系统维护与更新**：为了保证系统的稳定运行，需要定期进行数据库备份、数据清理、软件升级等工作。同时，根据用户反馈和使用情况，对系统功能进行迭代和优化。 6. **安全性**：系统应具备防止未授权访问、数据泄露等安全措施，例如使用加密技术保护用户密码，设定访问权限，以及实施日志记录以便追踪异常操作。 7. **论文撰写**：毕业设计不仅包含系统开发，还包括论文撰写，需要详细描述系统的设计理念、实现过程、技术选型及性能测试等方面，展示系统开发的完整性和合理性。 综上所述，学校图书管理系统毕业设计涵盖了数据库技术、前端开发、系统架构、用户服务和系统维护等多个领域的知识，是计算机科学与技术专业学生实践和理论结合的重要项目。通过这样的设计，学生可以提升实际问题解决能力，理解软件工程的全生命周期，为未来的职业生涯打下坚实基础。

主题感知的多轮对话生成模型 在多轮对话系统中，生成与对话语境一致的回复是核心挑战之一。为了解决多轮对话系统中的主题不一致问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 首先，多轮对话系统中存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。 本文的模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 多轮对话系统的发展历程可以分为三阶段：基于规则的对话系统、基于检索的对话系统和基于数据驱动的神经网络对话系统。在基于规则的对话系统中，对话规则是固定的，对话生成是基于规则的。在基于检索的对话系统中，对话生成是基于检索的结果。在基于数据驱动的神经网络对话系统中，对话生成是基于大规模数据集的学习结果。 然而，当前的多轮对话系统仍然存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 该模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 主题一致性是多轮对话系统的核心挑战之一。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 在多轮对话系统中，主题感知是非常重要的。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。

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项目架构：B/S架构 开发语言：Java语言 开发软件：idea eclipse 前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术 后端技术：JAVA 运行环境：Win10、JDK1.8 数 据 库：MySQL5.7/8.0 运行服务器：Tomcat7.0 CSDN太坑了，设置是0积分，动态调整下载积分太多，想要源码的私信我吧。

软件开发设计：PHP、QT、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。

针对MSC Adams难以完成大变形柔性体的建模及仿真，提出将一根钢丝绳细化成若干绳节，绳节之间采用线性衬套连接的建模方法. 运用Adams的宏命令完成滑轮-绳索机构的装配及约束添加，通过合理设置仿真参数，进行动力学仿真. 仿真结果验证了滑轮-绳索机构建模的合理性，为滑轮-绳索机构的冲击和振动问题提供了理论依据.

毕业设计: 计算机基于Cesium时空数据可视化后台Java SSM框架

https://download.csdn.net/download/m0_51339444/85120848 计算机图形学(Computer Graphics) 和计算机视觉(Computer Vision) 是计算机科学中两个重要的研究方向。图形学研究的问题可以概括为如何生成和处理图像，而视觉研究的问题可以概括为如何感知和理解图像。虽然二者研究的问题相差很大，但是由于研究对象往往都是图像，所以二者的关系也很紧密。 传统的图形学和视觉的研究方法，主要还是基于数学和物理的方法。然而随着近几年深度学习在视觉领域取得的卓越的效果，视觉领域研究的前沿已经基本被深度学习占领。在这样的形势之下，越来越多的图形学研究者也开始将目光投向深度学习。在图形学和视觉交叉的领域，一系列问题的研究正在围绕深度学习火热展开，特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面，已经初见成效。今天我们讨论的问题，图像补全(image inpainting)，正是介于图像编辑和图像生成之间的一个问题。