： 为提高农业大棚种植效率、减少管理成本，设计了远程监控系统，用于对温湿度、光照 强度、土壤电导率和盐度等农作物生长环境参数进行监控．本地端以STM32单片机为核心，使用 Modbus-RTU 协议对大棚内部环境参数进行采集，根据传感器返回的数据以一定决策通过控制继电 器的方式使大棚内部的环境参数维持在适合农作物生长的范围内，同时系统可实现自动/手动切换 控制．以RGB触摸屏为交互界面，使用ESP8266与远端（PC机）进行通信．远端使用QT开发平台实 现对大棚内部环境参数的远程监视．经过软硬件测试，系统具有安全、稳定、低成本等优点，可以保 证大棚内部的环境维持在适合作物生长的水平． ### 基于STM32和QT平台的农业大棚远程监控系统设计 #### 系统概述 本系统设计旨在提高农业大棚种植效率、降低管理成本，通过构建远程监控系统来监测农业大棚内的环境参数，包括温湿度、光照强度、土壤电导率和盐度等，确保农作物能在最佳条件下生长。 #### 关键技术与组件 - **STM32单片机**：作为本地端的核心控制器，负责数据采集与处理。 - **Modbus-RTU协议**：用于传感器与STM32之间的通信，简化了数据交换过程。 - **继电器控制**：根据传感器数据调整环境参数，确保大棚内条件适宜作物生长。 - **自动/手动切换**：提供了灵活的操作模式，便于根据不同需求调整。 - **RGB触摸屏**：作为用户交互界面，显示实时环境数据及系统状态。 - **ESP8266**：用于实现本地端与远程端（PC机）间的无线通信。 - **QT开发平台**：远程监控软件的开发环境，实现远程数据监测功能。 #### 系统架构 - **硬件总体设计**：整个系统由三个主要部分组成： - 以STM32为核心的大棚作物生长环境监控模块。 - 本地端与远程终端（QT平台）之间的数据通信。 - 远程终端的数据显示。 - **系统硬件设计**： - **STM32F429BIT6最小系统电路**：包括供电电路、复位电路、外部晶振电路、启动模式选择电路和下载电路等。这些组件共同构成了STM32的最小系统，确保其正常运行。 - **环境传感器**：包括但不限于温湿度传感器、光照强度传感器、土壤温湿度传感器、土壤电导率传感器等，用于收集大棚内的环境参数。 - **人机交互外设**：RGB触摸屏作为用户界面，方便用户查看环境数据和操作设备。 - **无线通信模块**：采用ESP8266实现本地端与远程端之间的数据传输。 - **执行机构**：如风扇、加热器、灌溉系统等，通过继电器控制实现对环境参数的调节。 #### 功能特点 - **数据采集与处理**：通过各种传感器实时采集大棚内的环境数据，STM32对数据进行分析处理后，根据预设的阈值控制相应的执行机构。 - **远程监控**：用户可通过QT平台远程查看大棚内的环境参数，便于及时了解作物生长情况并采取措施。 - **自动与手动模式切换**：系统支持自动和手动两种控制模式，自动模式下系统会根据预设参数自动调整环境条件，手动模式则允许用户直接控制执行机构。 - **用户界面友好**：通过RGB触摸屏提供直观的用户界面，使得系统易于操作和维护。 - **高性价比**：系统设计考虑到了成本效益，通过合理的硬件选型和软件优化，实现了较低的成本投入。 #### 实际应用价值 该远程监控系统的成功设计和实现，对于提升农业大棚的管理水平有着重要意义。它不仅能够有效减少人力成本，还能通过精确控制环境参数促进作物健康生长，进而提高产量和质量。此外，系统的可扩展性和灵活性也为后续的功能升级和应用扩展提供了可能，有助于推动智慧农业的发展。 基于STM32和QT平台的农业大棚远程监控系统是一种实用且高效的解决方案，能够显著提高农业生产的效率和可持续性。

JavaWeb课程大作业的大数据可视化大屏源码概述了一个系统，它能够将各种大数据可视化成大屏，以便用户可以更加直观地查看和分析数据。此系统包括前端页面、后台管理系统、数据库系统和调度系统等，主要应用于企业内部数据分析和信息可视化。 也可以是在校大学生的javaweb大作业。 适用人群包括对大数据有研究或应用需求的企业内部人员。使用场景主要用于企业内部数据分析和可视化，帮助企业内部用户更加清晰地查看和分析数据，以提升决策效率。目标是帮助企业内部用户更加清晰地观察和分析数据，以便更好地进行决策。

在本项目中，我们探讨的是一个基于Vue2.x、TypeScript和Element-UI框架构建的大屏可视化组件集合，特别适用于创建高效的信息展示驾驶舱。这个项目利用了ECharts这一强大的数据可视化库，提供了六个精心设计的组件，为数据洞察提供直观且吸引人的界面。 Vue2.x是一个广泛使用的前端JavaScript框架，它简化了组件化开发，允许开发者构建可复用、可维护的用户界面。Vue2.x引入了虚拟DOM，提高了性能，并提供了响应式数据绑定，使得数据和视图之间的交互更加流畅。 TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了静态类型系统，提高了代码的可读性和可维护性。在Vue2.x项目中使用TypeScript，可以捕获编译时的错误，减少运行时的bug，同时为大型项目提供更好的工具支持。 Element-UI是基于Vue2.x的一套成熟的UI组件库，它提供了丰富的UI元素，如表格、按钮、提示、下拉菜单等，帮助开发者快速构建美观的界面。在本项目中，Element-UI不仅用于基础界面构建，还可能与ECharts组件配合，实现数据驱动的交互式图表。 ECharts是一款由百度开源的数据可视化库，它支持各种图表类型，如折线图、柱状图、饼图、散点图等，且具有良好的交互性和丰富的自定义选项。在大屏可视化组件中，ECharts能够将复杂的数据转化为易于理解的图形，帮助决策者快速解读关键信息。 这六个大屏可视化组件（驾驶舱）可能是： 1. **综合仪表盘**：展示整体业务指标，如收入、利润、增长速率等。 2. **时间序列分析**：通过折线图或区域图显示随时间变化的趋势。 3. **地理分布图**：利用地图展示数据的地域分布情况。 4. **热点分析**：通过热力图或散点图揭示高密度区域或关联关系。 5. **对比分析**：通过柱状图或饼图对比不同类别的数据表现。 6. **KPI（关键绩效指标）指示器**：直观地展示关键指标的完成度或状态。 这些组件通常会包含动态更新、数据过滤、缩放、平移等交互功能，以适应不同场景的需求。开发者可以通过调整ECharts的配置项，定制组件的颜色、样式、动画效果等，以满足特定的视觉需求。 项目名为"data-visualization-master"，暗示了这是一个专注于数据可视化的主项目，其中包含了所有相关的源代码、配置文件和资源。通过深入研究这些文件，开发者不仅可以学习到如何结合Vue2.x、TypeScript、Element-UI和ECharts构建大屏组件，还可以了解如何组织项目结构、优化性能以及实现组件间的通信。 总结来说，这个项目为开发者提供了一个实际应用示例，展示了如何利用现代前端技术栈创建高效的大屏可视化解决方案，对于提升数据可视化技能和实践经验有着显著的帮助。

2024 年是大模型深入赋能千行百业，融入实体经济，助力科技创新的一年。截 至今年5 月，我国国产大模型的数量已经超过300 个，预示着大模型在各行业 场景的创新应用和深度拓展，对培育新质生产力、高水平赋能新型工业化、推动 高质量发展发挥了重要作用。今年，国务院政府工作报告首次提出“人工智能+” 行动以来，全国各地进一步加速大模型技术与产业的落地融合。 《2024 大模型典型示范应用案例集》（以下简称《案例集》）自4 月启动征集以来， 得到社会广泛关注。收到申报案例数百个，经专家组全面评估，最终遴选出99 个优秀案例，其中45 个“行业赋能”、46 个“智能应用”、8 个“生态服务”， 覆盖新型工业化、能源、医疗、政务等重要应用场景，涵盖天文、农业、化学等 科学领域，以及智能数据标注、大模型评测、云边异构融合服务等创新平台。

逼真的太空场景，动态调节效果，Space Graphics Toolkit 4.0.6，值的拥有

20套大数据可视化前端模板

"parking:大数据智慧停车管理平台"是一个利用现代信息技术，特别是大数据分析技术，对城市停车资源进行高效管理和优化的应用系统。这个平台旨在解决城市停车难、找车难的问题，提高停车场的运营效率和服务质量，同时也为城市交通规划提供数据支持。 大数据在智慧停车管理平台中的应用主要体现在以下几个方面： 1. 数据收集：平台通过物联网设备，如感应器、摄像头等，实时收集停车场的车位状态、车辆进出信息、停车时间等大量数据。这些数据是平台运行的基础，也是进行后续分析的关键。 2. 实时监控：基于大数据的实时处理能力，平台能够迅速反映出各个停车场的实时状况，帮助车主快速找到空闲车位，减少寻找车位的时间，降低交通拥堵。 3. 预测分析：通过对历史数据的深度学习和预测模型构建，平台可以预测未来的停车需求，指导停车场的动态定价策略，以及合理调配车位资源。 4. 智能导航：结合GPS定位和地图服务，平台能够为车主提供最优路径规划，引导他们快速到达最近的空闲停车位。 5. 信息化服务：通过手机应用程序，车主可以远程预订车位、在线支付停车费，享受便捷的停车体验。同时，平台也便于管理者统计分析用户行为，提升服务质量。 6. 决策支持：大数据分析结果可为城市交通规划者提供决策依据，例如，识别高需求区域，规划新的停车场建设，或者优化现有停车场的布局和运营策略。 7. 安全保障：通过大数据分析异常停车行为，如长时间未移动的车辆，可能的非法占用或盗窃风险，平台能及时预警，提升停车场的安全管理。 8. 绿色环保：通过优化停车流程，减少汽车怠速排放，有助于改善城市环境，实现绿色交通。 "Parking-gh-pages"可能是指该平台的GitHub页面，用于发布项目文档、源代码或更新日志。开发者和用户可以通过这个页面了解项目的最新进展，参与讨论或贡献代码。 "parking:大数据智慧停车管理平台"是一个利用大数据技术实现智能化停车管理的解决方案，它整合了物联网、数据分析、云计算等多种先进技术，致力于打造一个高效、便捷、智能的城市停车生态系统。

在大数据时代背景下，强智科技推出的“智慧校园一体化平台”的创新应用旨在通过深度整合校园内外的数据资源，实现教育资源的优化配置和高效管理。该解决方案融合了大数据分析、云计算、物联网等前沿技术，构建了一个覆盖教学、管理、服务等多个维度的智慧教育生态系统。该平台的核心在于其数据集成与分析能力，它能够实时收集和处理学生信息、课程安排、成绩统计、图书馆借阅、宿舍管理、财务缴费等海量数据，为学校管理层提供决策支持。通过智能分析和预测，平台能够帮助教育工作者洞察学生行为模式，优化课程设计，提升教学质量，同时也为学生个性化学习路径的制定提供依据。此外，该平台还提供了一套完善的安全体系，确保数据的安全性和隐私性。在用户体验方面，它通过友好的界面设计和便捷的操作流程，极大地提高了师生和家长的使用满意度。总体而言，强智科技的“智慧校园一体化平台”不仅推动了校园管理的现代化和信息化，还为校园内的每一位成员创造了更加智能化、个性化的学习与生活环境，是大数据时代下教育信息化的重要创新应用。问问助手:学霸机器人重新回答||

MedSAM 分割一切大模型，代码介绍或者项目介绍参考专栏： https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12683968.html

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