本文以晋城煤业集团成庄矿CAN通讯为基础,对现有刮板输送机的电气系统进行改进,在改进方案中先后给出系统设计、硬件设计以及软件设计,并详细分析了核心控制器与变频器、与人机界面的CAN通讯协议。经过工业性试验证明,该系统运行安全、稳定,故障率低。

矿用刮板输送机链条张力控制系统是一个具有非线性、时变性等特点的复杂控制系统,传统的PID控制将无法满足越来越高的精度要求。为了获得令人满意的控制效果,提出了基于趋近律的滑模控制,在此基础上,为了改善系统的抖振和响应速度,提出了一种改进的趋近律滑模控制,提高系统的初始运动速度,降低系统在切换面附近的趋近速度。通过建立矿用刮板输送机链条张力控制系统的Simulink仿真模型,仿真结果表明,与传统PID控制相比,系统响应速度、控制精度和系统抖振等都得到了显著改善。

本文介绍了YOLO11模型通过引入Mamba模块（VSS Block）来增强局部细节与全局语义的平衡，从而提高多尺度小目标检测能力的方法。VSS Block基于状态空间模型（SSM），通过多方向扫描策略（如水平、垂直、对角线）提取图像特征，并结合选择性机制动态聚焦关键区域。该模块通过双分支处理（主分支和副分支）和特征融合（Hadamard Product）实现对全局上下文和局部细节的高效建模。将VSS Block插入YOLO11的Backbone和Neck中，可显著提升模型对小目标和复杂背景下物体的特征表达能力，同时保持轻量化设计。文章还详细介绍了代码实现步骤，包括核心代码复制、包导入、模型配置修改等，为读者提供了完整的改进方案。 YOLO11作为一款先进的实时目标检测系统，其第11代版本在模型结构和性能上作出了显著的改进。在这项研究中，作者们引入了名为Mamba的新模块，正式名称为VSS Block，它是一个基于状态空间模型的架构，其核心设计理念在于平衡局部细节与全局语义信息。VSS Block通过实施多方向扫描策略，如水平、垂直和对角线扫描，全面提取图像特征，并借助选择性机制动态集中注意力于图像的关键区域。通过主分支和副分支的双分支处理架构，以及在特征融合时使用的Hadamard Product，这种模块有效整合了全局上下文信息和局部细节的特征，从而提升了模型对复杂场景下小目标的识别能力。 Mamba模块的加入，不仅增强了YOLO11在多尺度目标检测上的性能，同时该设计还保留了模型的轻量化特性。研究者们详细阐述了VSS Block的具体集成步骤，其中包括了对YOLO11的Backbone和Neck部分的代码修改，以及如何通过复制核心代码、导入相关软件包和调整模型配置来实现模块的嵌入。这些步骤为技术社群提供了完整的实施指南，便于其他研究者和开发者复现和进一步研究这项改进。 文章的代码实现部分，包含了详细的操作流程和代码片段，是将理论研究转化为实际应用的关键。通过这些详实的代码说明，研究人员和工程师能够更容易地理解并应用Mamba模块，进一步推动目标检测技术的发展。此外，本文的发布也体现出开源社区对于技术透明度和共享精神的支持，鼓励更多的实践者参与到该领域的探索中来。 YOLO11及其改进版在机器学习和计算机视觉领域内的应用场景广泛，包括但不限于视频监控、自动驾驶车辆、医疗影像分析、安全检测等。Mamba模块的推出，为这些应用场景提供了更为精准和高效的工具，预示着未来在目标检测技术方面可能取得更多突破性进展。 Mamba模块的成功集成到YOLO11中，也反映出当前深度学习领域模型优化的两个主要趋势：一是通过引入先进的算法和架构来增强网络的特征提取能力；二是注重模型的轻量化和效率，确保算法可以在各种计算资源有限的设备上运行。这些趋势的发展对于推动深度学习技术的商业化和普及化具有重要意义。 此外，文章中提到的包导入、模型配置修改等操作，都是基于软件开发的常见实践。这些实践在软件开发社区中十分普遍，并且对于推动软件包和代码库的创新和改进至关重要。通过分享这些实践的细节，研究者和开发人员能够更好地相互学习和借鉴，共同推动技术进步。

psf的matlab代码svDeconRL 基于Richardson-Lucy算法的总空间正则化的自由空间变异卷积 随该代码发布的出版物已发布在（开放获取）[1]中： Raphaël Turcotte, Eusebiu Sutu, Carla C. Schmidt, Nigel J. Emptage, Martin J. Booth (2020). "Title", Journal, doi: X 该存储库包含使用具有空间变异点响应的系统对2D图像进行反卷积所需的MATLAB代码。 反卷积基于经过改进的Richardson-Lucy算法，该算法具有总变化正则化以解决空间变化点响应。 还提供了样本数据集。 代码： RLTV_SVdeconv.m：使用基于特征PSF分解的空间变量PSF模型执行具有总变化（TV）正则化的Richardson-Lucy反卷积的功能。 TVL1reg.m：函数使用L1范数在数组M的散度上计算RL算法的总变化正则化因子 ScriptLRTV.m：针对几种模式，迭代次数和TV系数值的给定输入，迭代调用RLTV_SVdeconv（）函数的示例脚本。 makeEdgeA

本文介绍了对Deformable-DETR模型的改进方法，通过在骨干网络和可变形编码器之间加入YOLOv10的PSA（高效自注意力模块）和SCDown（空间通道解耦卷积模块）来提升模型性能。PSA模块应用于可变形编码器输入的最高层级特征图，以减少注意力计算的开销；SCDown模块则用于骨干网络输出特征图的融合，增强模型的多尺度能力。文章详细描述了模型架构、模块设计及核心代码实现，并提供了YOLOv10的相关资源链接。改进后的模型在目标检测任务中表现出更高的效率和准确性。 在深度学习领域，目标检测技术是计算机视觉中的一个重要方向。随着算法的不断进步，研究人员对于目标检测的效率和准确性有着越来越高的要求。Deformable DETR作为一种先进的目标检测模型，其设计旨在通过引入可变形的注意力机制来提高检测性能。该模型的核心在于可变形变换器（deformable transformer），它能够对图像特征进行更加精细的操作和编码，进而提升模型对目标的定位和分类能力。 为了进一步提升Deformable DETR模型的性能，研究人员通过引入了来自YOLOv10模型中的高效自注意力模块（PSA）和空间通道解耦卷积模块（SCDown）。这两个模块的加入，使得改进后的模型在处理复杂场景和小目标检测方面有了显著提升。 具体来说，PSA模块主要用于减少可变形编码器处理高层特征图时的注意力计算开销。通过自适应地聚焦于那些对最终检测结果至关重要的特征，PSA模块有效提高了特征处理的效率，使得模型能够更快速地响应。而SCDown模块则通过融合骨干网络输出的特征图，增强了模型对不同尺度目标的感知能力，这使得改进后的Deformable DETR能够更好地应对目标检测中常见的多尺度问题。 文章详细阐述了改进模型的架构设计和模块的具体实现，为研究者和开发者提供了深入理解和应用新方法的途径。同时，文章提供了YOLOv10相关资源的链接，方便研究者获取更多的背景知识和实现细节。此外，改进模型在一系列目标检测任务中的表现也得到了验证，展示出更高的检测效率和准确率。 在软件开发和代码维护方面，改进的Deformable DETR模型不仅仅是一个算法的升级，它还体现在源码的优化和软件包的完善上。作为一个开源项目，它的源代码包经过精心设计和组织，为用户提供了便捷的安装和使用体验。在代码包中，开发者可以找到对模型架构和核心功能的实现代码，这些代码经过严格的测试和验证，确保了软件的稳定性和可靠性。 软件开发是一个不断发展和迭代的过程，对现有模型的改进是推动该领域前进的重要动力。随着技术的不断进步，未来可能会有更多的研究者参与到Deformable DETR模型的改进工作中来，通过创新和优化，不断提升目标检测的性能，使之更好地服务于实际应用。

采用BP神经网络反演的方法,通过ANSYS数值模拟获取训练样本,克服了传统Res2dmod获取的训练样本误差大的缺点。将训练好的网络用于其他视电阻率数据的反演中,将反演后的数据和传统的二维反演软件Res2dinv的反演效果进行对比分析。表明BP人工神经网络训练误差达到一定精度后,能够克服传统线性反演的不足,最后结合工程实例说明BP神经网络反演的可行性。

AMT630A SDK 基于AMT630A的5英寸TFT监视器的定制固件 AMT630A是一种视频显示控制器，可在许多用于汽车后视摄像头的小型廉价TFT监视器上找到。 有时，这些显示器缺乏软件功能或具有我们可以解决的怪异行为，因此对于拥有固件源代码的用户而言，这是梦dream以求的事情。 屏幕尺寸 原始的SDK具有用于4.3“和7”显示屏尺寸的参数，对于我的5“显示屏，我必须从二进制Flash内容中提取参数。在拥有SDK之前，我在一个中编写了一个类似于的反汇编程序（dss52）。尝试对固件进行反向工程，此工具稍后可帮助我找到显示参数。 建造 该代码使用Keil uVision v5.27进行编译 链接 根据MIT许可获得许可。

针对PMVS算法在多视倾斜影像密集匹配中的不足,结合城市三维建模的物方特点,将高程约束条件、聚类分析方法和候选影像排序策略引入其中,并用格网扩散代替原算法中的六方向扩散,从而形成了一种适合大倾斜影像的PMVS改进算法。实验结果表明:提出的改进算法能有效限制初始匹配的种子点个数,较大程度提高种子点的精度和质量,减小后续扩散和滤波的不确定性,使最终获得的点云个数增加78%,点云漏洞明显减少,甚至消失,为DEM生产和城市三维建模提供了一种新的技术手段。

本文围绕电力系统数字仿真中的用户自定义建模技术和发电机建模中转速的简化处理对暂态稳定计算的影响进行了研究，主要工作如下： 1.强调了电力系统暂态潮流计算的重要意义；讨论了电力系统暂态分析的基本概念、微分代数方程的发展和求解；介绍了时域仿真法、直接法和机器学习法三种稳定性分析的方法。 2.对后续建模和求解过程中的必要环节和设备进行假设，以使系统处理和操作更加完善，考虑更加全面。 3.介绍电力系统设备的数学模型。对发电机转子运动方程和电压电流方程进行阐释；对考虑不同因素的负荷模型进行模型建立和适用条件的分析。 4.基于改进欧拉法对微分-代数方程进行求解，从而实现电力系统进行暂态仿真计算。对建立的数学模型进行整合分析，并介绍数值解法的一般过程；针对数值计算的初值计算、故障/操作处理和基于改进欧拉法的交替迭代计算三部分，进行原理说明、代码编写和过程讲解；最后对主循环和结果输出进行代码阐释，并绘制流程图进行过程说明。 5.应用IEEE14节点系统进行算例仿真与分析。对故障前的稳态进行简要分析，观察各发电机转子角度和角速度的增量；发生三相短路故障后，对各节点故障时最大的功角差和角速度进行统计...

Delphi的网络通信控件：JSocket （改进升级支持Delphi XE12版） JSocket 是一款经典的网络控件，大名鼎鼎的传奇游戏就使用这款控件，稳定性经过验证。 此版本升级支持到2024年最新Delphi Xe12. 此款控件应该是一个名叫Jacky的人设计的。 因此推测JSocket的全称应该叫JackySocket。 Delphi是一种广泛使用的集成开发环境（IDE），主要面向Windows平台的应用程序开发。随着技术的进步，Delphi也在不断更新版本，以支持新的编程技术和开发需求。Delphi的网络通信控件是程序员在开发网络应用时不可或缺的工具，它可以让开发者更加便捷地编写出与网络相关的功能代码。 在众多网络控件中，JSocket是一款被广泛认可的经典网络通信控件，它在网络安全和稳定性方面具有良好的口碑。据描述，这款控件不仅被众多开发者信任，而且也被一些著名的网络游戏项目所采用，其中最知名的当属传奇游戏。这说明JSocket在处理大量网络交互时能够提供稳定的性能支持，足以应对高并发和复杂数据交互的场景。 随着技术的发展，软件和库的支持版本也在不断更新。JSocket控件的本次改进升级，新增了对Delphi XE12版的支持。Delphi XE12是Embarcadero公司推出的Delphi开发环境的一个版本，于2024年发布，这一举措意味着JSocket能够与最新的Delphi开发环境无缝对接，为开发者提供最新的功能支持和性能优化。 此外，从描述中可以推断出JSocket这款控件可能由一位名为Jacky的开发者设计。尽管这并不是官方信息，但是可以推测JSocket的全称可能是JackySocket，这一名称的推测基于控件的设计师名字而来，给予了这个控件一个更具体的背景信息。 在网络编程中，选择合适的控件对于项目的成败至关重要。一个优秀的网络控件不仅能够提高开发效率，还能确保网络通信的稳定和安全。JSocket作为一款经过实际项目检验的控件，其升级支持到Delphi XE12版的举动，无疑为使用Delphi进行网络开发的开发者们提供了一个可靠的选择。 综合上述信息，我们可以看出JSocket控件对于Delphi开发者社区的重要性。随着Delphi技术的不断更新，JSocket的持续改进和升级表明，它依然活跃在Delphi网络通信控件的最前沿，为开发者提供着有力的支持。随着更多的开发者开始关注并使用JSocket，我们可以预期它将在未来的网络应用开发中继续扮演着重要的角色。