智测通——基于AI算法的嵌入式考试评测系统，是一个功能全面、综合性强的在线考试管理平台。该平台致力于提供高效的AI考试体验，以及精准的个性化学习指南，满足当前对在线考试管理系统的多样化需求。智测通创新性地采用AI出题方式，确保每位学生的题目组合不同但难度一致，并通过其强大的数据分析功能直观地为教师、学生及人力资源专家提供能力评估与实时反馈，从而全面提升教育效率，促进个性化学习和持续的个人发展。 首先教师端系统分为三大主要模块：AI测试与练习、课程与学生管理以及个人中心。AI测试与练习模块具备强大的功能，包括AI练习出题、AI考试出题、出题记录查询、试题管理以及AI教学分析等。特别是在AI出题管理方面，系统支持多种题型的管理，涵盖了选择题、填空题、判断题和编程题等，同时提供自定义组卷和设置考试难度等级的功能，以满足教师在出题方面的多样化需求。 课程与学生管理模块则通过高效的导入导出功能，使教师能够迅速掌握学生的答题情况。此外，系统还将实现课程的添加、删除、修改、查询、发布和结束等操作，为教师提供便捷的课程管理工具。同时，系统还具备考试成绩统计和可视化展示功能，能够帮助教师直观地评估学

在VC++编程环境中，图标（Icon）是一种重要的视觉元素，用于表示程序、文件、操作或者状态。一个良好的图标设计能够直观地传达信息，提升用户体验。本文将深入探讨VC++中常用的图标资源及其应用。 我们需要理解图标在VC++中的基本概念。在Windows操作系统下，图标是以.ico格式存储的图形文件，它可以包含多个不同尺寸和颜色深度的图像，以适应不同的显示需求。在VC++项目中，图标通常被用作应用程序的主图标，出现在程序的标题栏、任务栏以及快捷方式上。 在"vc 常用图标收集"这个资源包中，包含的是一系列适用于VC++项目的图标，它们可能涵盖了各种类别，如文件、编辑、帮助、警告、错误、成功等，这些都是开发者在创建用户界面时经常会用到的图标。这些图标设计简洁明了，旨在提供一致性和易识别性，以增强软件的用户友好性。 使用这些图标的方法是将它们导入到你的VC++项目中。在Visual Studio中，可以通过资源视图（Resource View）来管理图标资源。你可以右键点击“Icons”文件夹，选择“添加资源”，然后导入.ico文件。导入后，这些图标就会出现在资源编辑器中，可以为每个图标分配一个ID，方便在代码中引用。 在代码中引用图标，通常需要用到WinAPI函数或者MFC类。例如，如果你想要设置应用程序的主图标，可以在程序的.rc文件中声明一个IDI_ICON1的图标资源，然后在主窗口的构造函数中调用`SetIcon`函数，传入图标资源ID，如下所示： ```cpp hIcon = LoadIcon(_Module.GetResourceInstance(), IDI_ICON1); SetIcon(hIcon, TRUE); //大图标 SetIcon(hIcon, FALSE); //小图标 ``` 此外，图标还可以用于对话框、菜单项、工具栏按钮等，通过在资源编辑器中为这些元素指定相应的图标ID。对于对话框控件，可以使用`WS_EX_ICON`扩展样式来显示图标；对于菜单项，可以在资源编辑器中直接拖放图标；对于工具栏，可以设置`TBBF_IMAGE`标志，并使用`LoadBitmap`加载位图资源，其中包含了图标。 在开发过程中，图标的设计和选择是一个不容忽视的环节。一个优秀的图标能够提升应用的视觉吸引力，帮助用户快速理解和操作。"vc 常用图标收集"提供的资源，正是为了满足这一需求，为开发者提供了丰富多样的选择，帮助他们创建出更加专业和美观的软件界面。 图标在VC++开发中扮演着至关重要的角色，它们不仅仅是图形，更是功能和信息的载体。通过合理使用和自定义图标，可以极大地提升软件的用户体验和整体质量。"vc 常用图标收集"这一资源集合，为开发者提供了宝贵的素材，帮助他们在编程实践中更好地实现这一目标。

蓝思科技作为国内智能手机玻璃盖板行业的龙头企业，已经形成了以手机、可穿戴设备、汽车电子为主的三大核心业务架构。该公司的盈利能力持续改善，并在智能手机玻璃盖板行业的垂直整合上全面推进，这使得公司有望在多元业务中打开更广阔的市场空间。 智能手机玻璃盖板行业目前正面临着新一轮的上升周期。随着5G时代的到来，玻璃盖板成为智能手机盖板的主要解决方案，特别是玻璃后盖的渗透率持续上升。手机厂商对外观差异化的追求，促使3D玻璃的渗透率提高，并推动了渐变色等新方案的推出，这些变化对玻璃盖板厂商的技术能力和量产能力提出了更高的要求。智能手机玻璃盖板市场预计在未来几年将保持稳定增长。 蓝思科技在智能手机玻璃盖板行业中的领先地位得益于其在大客户渗透率的提升以及新机防护玻璃升级。2021年，公司的大客户出货量预计增长15%以上，结合公司的业绩表现和市场动态，其股价仍具有较大的增长空间。 除了在智能手机领域的发展，蓝思科技也在可穿戴设备领域开拓新业务增长点。公司为AppleWatch供应蓝宝石及玻璃前后表盖、陶瓷表壳及表冠等结构件。随着可穿戴设备渗透率的提升，这部分业务有望成为公司新的增长点。 汽车电子也是蓝思科技重要的业务领域之一。公司已成为特斯拉全球核心一级供应商，并供应中控屏玻璃壳。随着未来汽车自动化和多屏趋势的发展，蓝思科技预计将从这个领域获得更多的增长机遇。 在金属结构件业务方面，蓝思科技通过收购可胜泰州和可利泰州切入金属机壳市场，从而实现了在金属中框、前后盖板玻璃、触控屏等多个领域的垂直整合。这种整合有利于公司整体利润率的提升和行业地位的巩固，并为公司在组装贴合领域的布局积累了技术与客户基础。 盈利预测与估值方面，中信建投证券预计蓝思科技2020年和2021年的净利润分别为49亿和69亿。考虑到公司的优质质地和广阔的成长空间，股价还有较大的增长潜力。 风险因素也不容忽视，如果3D玻璃的产能利用率不达预期，或者大客户订单的毛利低于预期，都将对公司造成影响。尽管如此，当前的股票价格相比目标价格还有一定的上涨空间。 以上所述的业务发展和技术进步，都预示着蓝思科技将在未来的智能消费电子领域扮演越来越重要的角色。随着市场对新技术和新应用的接受度提高，蓝思科技有望继续巩固其在玻璃盖板行业的领先地位，并在多元业务的推动下实现业绩的稳步增长。

基于MATLAB的全面ADMM算法实现：串行与并行迭代方式应用于综合能源协同优化,MATLAB实现三种ADMM迭代方式的综合能源分布式协同优化算法,MATLAB代码：全面ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式 关键词：综合能源 分布式协同优化 交替方向乘子法 最优潮流 参考文档：《基于串行和并行ADMM算法的电_气能量流分布式协同优化_瞿小斌》 仿真平台：MATLAB 主要内容：本代码是较为全面的ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式，分别是：1、普通常见的高斯-赛德尔迭代法。 2、lunwen中的串行高斯-赛德尔迭代方法。 3、lunwen中的并行雅克比迭代方法程序的应用场景为参考文献中的无功优化方法，具体区域的划分可能有细微差别，但是方法通用。 ,核心关键词： MATLAB代码; 全面ADMM算法; 三种ADMM迭代方式; 交替方向乘子法; 分布式协同优化; 最优潮流; 串行高斯-赛德尔迭代; 并行雅克比迭代; 无功优化方法。,基于MATLAB的综合能源系统ADMM算法三种迭代方式优化仿真程序

内容概要：JSXZ集团的网络信息安全规划方案（2024～2026年）旨在应对日益复杂的网络安全威胁，确保集团信息资产的安全性与可用性。该规划基于对现有安全体系的深入评估，明确了四大业务部门及13家子公司的安全需求，覆盖营销、仓储物流、生产管理等多个核心职能。规划的重点包括构建动态安全体系、多层次防御体系、全生命周期安全管理及主动防御体系。具体措施涵盖安全技术的迭代升级、安全运营的持续优化、安全培训与意识提升、网络层与应用层防御、数据加密与备份、安全管理制度的制定、安全运维平台的建设等。规划分为三个阶段实施：第一期（2024年）侧重合法合规建设，第二期（2025年）构建动态防御体系，第三期（2026年）实现全方位安全运营。此外，规划还详细列出了软硬件设备建设任务、第三方安全服务建设任务及网络安全建设任务的工作计划。 适合人群：适用于JSXZ集团的高层管理人员、信息安全管理人员、IT运维团队、安全团队及其他相关人员。 使用场景及目标：①确保集团信息资产的安全性与可用性，提升整体防护能力；②构建全面、动态、实时的网络安全运营体系，保障业务连续性；③通过系统化、结构化的建设方法，逐步完善和提升集团的网络防御能力；④确保信息安全体系框架既符合国内法律法规要求，又具备国际先进水平；⑤通过定期的安全培训和演练，提升全员的安全意识和技能。 其他说明：规划参考了国家及行业技术标准，如《中华人民共和国网络安全法》、《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》等，确保方案的合法合规性。同时，引入了国际权威信息安全认证的知识体系和最佳实践，如NISP、CISP和CISSP，全面提升企业的信息安全防护能力。

基于CANFestival协议栈的CANopen程序实现：STM32F407主从站控制伺服电机，全面支持PDO与SDO收发及紧急报文处理,基于CANFestival协议栈的CANopen程序实现：STM32F407主从站控制伺服电机，全面支持PDO与SDO收发及紧急报文处理,基于canfestival协议栈的canopen程序。 包含主从机，主站实现pdo收发、sdo收发、状态管理、心跳，从站实现pdo收发、sdo收发、紧急报文发送，只提供代码， stm32f407 常用于一主多从控制、控制伺服电机。 ,canfestival协议栈; canopen程序; 主从机; pdo收发; sdo收发; 状态管理; 心跳; 紧急报文发送; stm32f407; 一主多从控制; 伺服电机控制。,基于CANFestival协议栈的CANopen程序：主从机通信控制伺服电机

内容概要：本文详细介绍了如何利用Qt和Qscintilla构建一个功能强大的代码编辑器。首先探讨了自定义语法高亮的实现方式，通过继承QsciLexer并重写相关方法完成对特定语言的支持。接着讨论了自动补全功能的设计，包括动态加载API以及带有图标的提示项。随后讲解了调试功能的具体实现，如断点管理和调试箭头的绘制。此外还涉及了代码折叠、文本操作、代码格式化等功能模块的实现细节。最后提到了一些优化建议，如异步加载、线程安全等。 适合人群：具有一定Qt和C++基础，希望深入了解代码编辑器内部机制的开发者。 使用场景及目标：适用于需要开发自定义代码编辑器的团队和个人开发者，旨在提高代码编辑效率和用户体验。 其他说明：文中提供了大量代码片段作为示例，帮助读者更好地理解和应用所介绍的技术。同时强调了性能优化的重要性，给出了针对大型项目的具体建议。

TSMC 28nm工艺库：全面可仿真，文档齐全的先进技术资源,TSMC 28nm工艺库：全面文档支持的可仿真技术解决方案,tsmc28nm工艺库，可仿真 文档齐全 ,tsmc28nm工艺库; 可仿真; 文档齐全,TSMC 28nm工艺库：仿真可用，文档完备 TSMC 28nm工艺库是一种先进的半导体制造工艺，其特点在于提供了全面的可仿真性与丰富的文档支持。这种工艺库不仅仅是一个基础的生产工具，更是一套综合的技术解决方案，它使得设计者能够在虚拟环境中对设计进行验证和优化，从而确保在实际生产过程中的高效率和高性能。 在半导体行业中，工艺库扮演着至关重要的角色，它包含了实现集成电路设计所需的所有基本单元，如逻辑门、存储单元和其他功能模块。28nm工艺库之所以被称作先进技术资源，是因为它允许设计师利用更精细的28纳米特征尺寸进行芯片设计，这有助于在相同面积的芯片上集成更多功能，并显著提高了电路的性能和能效。 可仿真性是指工艺库能够被集成到各种模拟和仿真软件中，这样设计师可以在制造芯片之前，模拟芯片的实际工作情况，从而提前发现并修正设计中的问题。这一特性极大地降低了设计错误带来的风险，减少了试错成本，并缩短了产品从设计到市场的时间。 此外，TSMC 28nm工艺库之所以受到业界的重视，还因为其文档的齐全性。文档的完善为设计师提供了必要的参考资料，包括器件模型参数、设计规则、布局指南、封装和电气特性等，这些都是确保设计符合工艺要求的关键信息。有了这些详细的技术文档，设计师可以更快地学习和掌握工艺库的使用方法，更有效地进行芯片设计和优化。 从压缩包文件的文件名称列表中可以看出，该工艺库不仅涉及了仿真技术的应用，还涵盖了深入的技术分析与探讨。例如，文件中有“工艺库技术分析文章一引言”、“在工艺之海中航行关于工艺库的深入解析”等文档，这些内容都指向了对工艺库技术的深入研究和应用介绍。 此外，压缩包中还包含了图片和文本文件，图片文件“1.jpg”可能是对工艺库或者相关设计的视觉展示，而文本文件则可能包含了工艺库的技术细节、使用案例或者分析文章，这些都是加深理解TSMC 28nm工艺库所不可或缺的资料。 从上述的描述和文件列表中，我们可以得知，TSMC 28nm工艺库不仅仅是一个设计工具，而是一个涵盖了技术细节、设计指南、仿真软件集成以及深入分析的全面技术资源。这些内容为芯片设计工程师提供了一个全面的技术平台，帮助他们在设计高性能和高效率的集成电路时，能够更准确地把握工艺特点，从而实现更优秀的设计成果。

验证正确性并已全面考虑高斯热源及熔覆模型研究——模型框架在科研中直接可用的激光熔覆仿真系统,圆形光斑激光熔覆comsol仿真模型，模型已通过实验验证了正确性，确保模型一定正确可用于科研。 高斯热源，马兰戈尼效应，粘性耗散力等，激光熔覆过程必要项均考虑在模型中。 可根据自己需要调整工艺参数，做完对应实验直接用于lunwen发表。 ,核心关键词：圆形光斑; 激光熔覆; Comsol仿真模型; 实验验证; 高斯热源; 马兰戈尼效应; 粘性耗散力; 工艺参数; 科研发表。,已验证圆形光斑激光熔覆仿真模型：高斯热源与马兰戈尼效应研究

内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB设计的全面电磁波传播模拟工具。该工具支持多层介质和等离子体环境下的传播特性模拟，提供了用户友好的图形界面以及丰富的可视化功能，用于研究电磁波在不同媒介中的行为。文中详细讲解了主要的实现步骤，包括数值解法、数据可视化和多指标评估等。 适合人群：适用于电磁波研究领域的科研人员、高校教师和研究生。 使用场景及目标：该模拟工具主要用于教育、科研和工程实际应用中的电磁波传播特性的研究。研究者可以通过该工具轻松地调整仿真参数，进行不同情境下的电磁波传播实验，以验证理论假设和优化系统设计。 其他说明：文章还提出了未来的改进方向，包括增加机器学习算法提高预测精度、扩展到三维仿真以及实现实时数据传输与处理。此外，提醒使用者应注意正确配置输入数据以避免模型误差过大。