CO2浓度的检测方法大致分化学方法和物理方法。CO2浓度检测方法有滴定法、热催化法、气敏法、电化学法，这些属于化学方法，这些方法普遍存在价格贵，普适性差等问题，且测量精度较低。而物理的方法有超声波法、气相色谱法以及众多借助于光学来实现检测的方法。也有像光声光谱法这种化学和物理结合的方法。吸收光谱法的依据是不同化学结构的气体分子对不同波长的辐射的吸收程度不同，CO2气体分子对特定波长的红外光有强烈的吸收。     目前各种检测用的CO2传感器主要有固体电解质式、钛酸钡复合氧化物电容式、电导变化型厚膜式等，这些传感器存在对气体的选择性差、易出现误报、需要频繁校准、使用寿命较短等不足。而红外吸收型

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机车 面向飞行安全和便携性的 LOCO-I（图像的低复杂度 LOssless 压缩）算法的实现 开发者/维护者：Neil Abcouwer, neil.abcouwer [at] jpl.nasa.gov 该软件基于 LOCO-I 算法，其描述如下： Marcelo J. Weinberger、Gadiel Seroussi 和 Guillermo Sapiro，“LOCO-I：一种低复杂性、基于上下文的无损图像压缩算法”，在 Proc. 数据压缩会议 (DCC '96)，第 140-149 页，1996 年。 此实现源自 Matt Klimesh 和 Aaron Kiely 的 MER 实现，并由 Neil Abcouwer 修改。 修改包括使用固定宽度类型、将压缩和解压缩的通用代码放在 loco_common 文件中、删除全局变量以支持传递的结构指针、通过使用结构减少函数参数以及

针对某些工业生产领域便携式测温的需求,介绍了基于ATmega169P单片机的多功能便携式测温仪的设计方案。该系统以ATmega169P为控制核心,使用TPS63031进行电源管理,采用基于单总线的DS18B20数字温度传感器感知环境温度,实现了测温、显示、报警等功能。

为了提高胶囊内窥镜的图像帧率，研制了一种基于FPGA的胶囊内窥镜图像采集系统。其内部包含了利用FPGA编写JPEG压缩核用于减少图像数据量。它主要由图像胶囊内窥镜，便携式图像接收器和计算机处理软件三部分组成。文中将详细讨论这三部分软硬件设计。本文完成胶囊内窥镜图像采集系统的原型系统搭建，测试结果表明原型系统达到设计要求。

目前对心血管健康状况的检测方法大多数是应用于医院的临床诊断，有的是有创伤性的，给人体带来痛苦甚至感染；有的需要专业医生操作，检测过程非常繁琐。特别是大多数心血管功能参数的检测仪器比较笨重，价格不菲，不适用于普通家庭用户的使用。 　　本文利用半导体压力传感器获得桡动脉处的脉搏波信号，压力传感器是工业实践中最为常用的一种传感器，其广泛应用于各种工业自控环境，涉及水利水电、铁路交通、智能建筑、生产自控、航空航天、军工、石化、油井、电力、船舶、机床、管道等众多行业，下面就简单介绍一些常用传感器原理及其应用。另有医用压力传感器。压电传感器中主要使用的压电材料包括有石英、酒石酸钾钠和磷酸二氢胺。其中石英（

Flite: a small run-time speech synthesis engine version 2.1-release Copyright Carnegie Mellon University 1999-2018 All rights reserved http://cmuflite.org https://github.com/festvox/flite Flite是一个开源的小型快速运行文本到语音引擎。 它是免费软件综合工具套件的最新成员，其中包括爱丁堡大学的Festival语音综合系统和卡内基梅隆大学的FestVox项目，用于构建综合声音的工具，脚本和文档。 但是，flite本身不需要这些系统中的任何一个即可进行编译和运行。 核

orb算法matlab代码开放的心态 使用ORB-SLAM2和单反相机，一种非常便宜且便携的手势估计解决方案，适用于教育性3d绘画和其他用途。 作者：THE Hack 2019 Dream Blue Team开发人员：@ pityhero233 开发人员须知 由于ORBvocabulary超出了GitHub的最大文件大小，因此已将其从存储库中排除。 请从Vocabulary /文件夹中解压缩它，或从GitHub手动克隆它。 灵感 我们首先从Google听说过这个想法。 是Google Inc.的flipbrush项目，它使用HTC VIVE VR设置进行3D绘画。 它很棒而且很棒，但是超过900美元的成本几乎使它无法适应日常使用。 以前，我们具有制造自动驾驶汽车的经验，我们发现可以在这种情况下将几种用于汽车本地化的算法应用于这种情况，因此我们尝试使用廉价的相机来构建自己的TiltBrush版本。 它能做什么 这是一个概念验证的演示，具有两个不同的后端，使用户能够以毫米级别的精度在不受限制的空间中绘画作品。 我是如何建造的 首先，通过分析GoPro运动相机的开源android客户端，我们