由于教育领域自身的独特性和复杂性，区块链技术的应用也面临教育应用推广运行难、教育数据产权模糊、数据 存储空间有限以及区块链技术自身安全隐患所引起的师生隐私保护风险等诸多挑战。

采用STM32F103C8T6单片机，KeilMDK5.32版本 配置一个外部EXIT1线为事件模式来唤醒STM32，WFE指令进入睡眠状态，选择SLEEP-NOW微控制器立即进入睡眠模式。 PC13控制LED灯，LED的亮灭用来指示程序是否在运行 注意：未开启外部中断（NVIC寄存器中为使能外部中断）

FP8207 是一款开关模式的电池充电控制器，输入电压应用范围为 4.9V~16V，可对单节或是多节锂离子电池(最多三节)进行定电流或是恒压充电，其最大充电电流为 3A，可用外部电阻进行设 定，在充电方面细分成 3 种模式，包含了涓流模式、定电流模式与定电压模式，另有第三个控制回路可对来自电源转接器的输入电流进行限制，这可保证让系统持续工作的同时还能让电池以最高速率进行充电，但却不会超出电源供应器的能力。FP8207 集成了多项保护机制，包含了内置输入欠压保护、芯片过温保护、电池短路保护、电池温度监控。

这是谷歌的护眼模式插件，不需要解压直接拖到谷歌的扩展程序界面就好，谷歌浏览器会自动启动护眼模式不要调节什么。

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matlab代码影响深度学习胸部X射线图像 为解决Kaggle在放射线照相图像中识别肺炎所提供的挑战而开展的活动。 动机来自安德森·索亚雷斯（Anderson Soares）教授的提议，他在课堂上提出了挑战。 为了解决该问题，该存储库中包含一种人工机器学习智能技术，专注于使用深度学习对模式进行识别。 语境 数据集被组织为3个文件夹（训练，测试，验证），并包含每个图像类别（肺炎/正常）的子文件夹。 有5,863张X射线图像（JPEG）和2类（肺炎/正常）。 胸部X射线图像（前后）选自广州市广州市妇女儿童医疗中心的1至5岁儿科患者的回顾性研究。 所有胸部X射线成像均作为患者常规临床护理的一部分进行。 为了分析胸部X射线图像，首先对所有胸部X光片进行了筛查，以通过去除所有低质量或不可读的扫描来进行质量控制。 然后，由两名专业医师对图像的诊断进行分级，然后再将其清除以训练AI系统。 为了解决任何分级错误，还由第三位专家检查了评估集。 解决方案 通过使用InceptionV3网络，使用转移学习资源实现了深度神经网络。 可以在网络体系结构本身的实现中可视化所使用的参数。 该解决方案还使用了外部数据

这个是一个网络版的图书管理系统，是C/S模式的，很有用的喔

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