在现代水产养殖业中，自动化和智能化技术的应用越来越广泛，旨在提高养殖效率、减少人力成本以及优化养殖环境。基于STM32微控制器的智能水产养殖系统就是一个典型的例子，它通过集成各种传感器、执行器和通信模块，实现了对水产养殖环境的实时监控和智能调节。 STM32微控制器，由意法半导体公司生产，是一款广泛应用于嵌入式系统设计的32位微控制器。它具有丰富的外设接口、高性能的处理能力、低功耗的特点以及易于编程的优势，非常适合用于复杂控制系统的开发。 智能水产养殖系统的设计通常包括以下几个关键部分： 1. 温度监控：水温对于水生生物的生长至关重要。系统通过温度传感器实时监测水温，并通过STM32微控制器处理数据，当温度超出设定范围时，自动控制加热或制冷设备，以保持适宜的水温。 2. 溶解氧监测：溶解氧水平是水产养殖中另一个重要的参数。溶解氧传感器可以检测水中氧气含量，并通过微控制器分析数据，根据需要调节增氧机的运行，确保水中含氧量满足养殖生物的需要。 3. pH值监测：水质的酸碱度会影响水生生物的生长和健康。pH传感器连续监测水质的pH值，微控制器根据读数自动调整酸碱度，例如通过添加酸性或碱性物质来稳定水质。 4. 饵料投放：智能水产养殖系统可以根据水生生物的生长周期、水质参数以及当前时间自动控制饲料投放器，定时定量地投放饲料，既保证了水产生物的营养需求，又避免了过度投喂造成的资源浪费。 5. 数据通信：系统通常具备远程数据传输功能，通过GSM或网络模块将监测数据发送到远端监控中心或养殖户的移动设备上，使用户可以实时了解养殖环境情况，并根据情况远程调整系统设置。 此外，智能水产养殖系统的设计还需要考虑到系统的稳定性和可靠性，保证在各种恶劣环境条件下依然能够稳定运行。系统设计应具有良好的抗干扰能力和较强的环境适应性。 在代码开发方面，基于STM32的智能水产养殖系统通常使用C语言进行编程，采用模块化的设计方法，这样便于程序的调试和维护。软件开发过程中，开发者需要编写相应的驱动程序来与硬件设备进行通信，以及开发应用层逻辑来处理各种业务逻辑。 基于STM32的智能水产养殖系统通过高度集成的硬件设计和智能的软件控制，为现代水产养殖业提供了一个高效、稳定、易于操作的解决方案，大大推动了水产养殖业的自动化和智能化进程。

本文提出一种名为IOPLIN的深度学习框架，用于自动检测多种路面病害。该方法通过迭代优化补丁标签推断网络，仅需图像级标签即可实现高精度检测，并能粗略定位病害区域。创新的EMIPLD策略解决了无局部标注的难题，结合CLAHE预处理与EfficientNet骨干网络，充分挖掘高分辨率图像信息。研究团队构建了含6万张图像的大规模数据集CQU-BPDD，涵盖七类病害，推动领域发展。实验表明，IOPLIN在AUC、精确率与召回率上均优于主流CNN模型，尤其在高召回场景下优势显著。其具备强鲁棒性与跨数据集泛化能力，适用于真实复杂路况。该技术可用于路面筛查与病害定位，大幅降低人工成本，助力智慧交通运维。代码与数据集已公开，促进学术共享。

随着科技的不断进步，人工智能在教育领域的应用愈发广泛，尤其是在智能学习机这个细分市场。沙利文公司发布的《2024年中国智能学习机行业白皮书》对这个领域的未来发展进行了深入探讨和预测，提供了详尽的数据分析与趋势解读。 报告回顾了人工智能发展的几个阶段，从早期的1.0到2.0，再到3.0以及现今正流行的4.0版本。其中，AI 4.0阶段标志着人工智能技术的又一次革命性进步，更加智能化与自适应学习能力是其核心特征。2024年作为一个重要节点，预计AI技术将在智能学习机行业中得到广泛应用，这将极大地推动教育模式的革新。 在讨论了人工智能发展史后，报告重点关注了K12教育市场，即从幼儿园到高中这一阶段的教育。K12是教育行业的重要组成部分，其对于教育技术的需求和接受度对整个行业的进步起着关键作用。通过分析K12教育的变革，白皮书指出了智能学习机在这一阶段的巨大潜力。VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）等新兴技术的应用，正在改变传统的教学模式，为学生提供更为丰富和沉浸式的学习体验。 报告还提及了OMO（Online Merge Offline）的概念，这是一种线上与线下教育融合的新型模式，打破了传统教育的局限性，让学习变得更加灵活与便捷。2024年预计将有更多的智能学习机支持OMO模式，促进教育资源的优化配置。 白皮书强调，随着5G技术的普及和推广，将进一步促进VR/AR/MR等技术在智能学习机上的应用，使得远程教育和个性化学习更加高效和生动。5G的高速率、低延时特性，将使得在线学习体验与传统教室无异，甚至在某些方面能提供更为优质的体验。 此外，报告还提到了GPT-4技术的应用前景。作为当前人工智能领域的一项重大突破，GPT-4的出现预示着智能学习机的交互能力和个性化推荐将得到极大的提升。通过高精度的语言模型，智能学习机能够更好地理解学生的需求，提供更为精准的学习内容。 在市场趋势方面，白皮书预测到2024年，随着技术的成熟和市场的接受，智能学习机市场将迎来新的增长高峰。特别是2022年，报告显示65%的增长率，这一数据足以证明智能学习机市场的蓬勃发展态势。白皮书还指出，未来几年内，智能学习机将逐步渗透到各个层次的教育机构，包括小学、初中和高中，成为学生日常学习不可或缺的辅助工具。 在定义教育方面，报告还对教育的概念进行了新的阐释。结合VR/AR等技术，传统教育与技术结合产生的新教学模式，将使得学习过程更加生动和高效。这种技术与教育的结合，也在不断地推动着教育的革新。 《2024年中国智能学习机行业白皮书》为我们描绘了一个充满机遇与挑战的未来教育蓝图。在这个蓝图中，智能学习机作为一个重要的载体，将在人工智能技术的加持下，彻底改变传统的教育模式，为学生带来全新的学习体验。

1、设计内容 多路远程温度检测系统采用分布式检测结构，由一台主机系统和2台从机 系统构成，从机根据主机的指令对各点温度进行实时或定时采集，测量结果不 仅能在本地存储、显示，而且可以通过串行总线将采集数据传送至主机。主机 的功能是发送控制指令，控制各个从机进行温度采集，收集从机测量数据，并 对测量结果进行分析、处理、显示和打印。主机部分采用PC，从机的微处理器 采用嵌入式系统，从机的信号输入通道由温度传感器、信号调理电路以及 A/D 转换器等构成。主机与从机之间采用串行总线通信。 2、系统功能 （1） 检测温度范围为0～400℃； （2） 温度分辨率达到0.1℃； （3） 使用串行总线进行数据传输； （4） 可由主机分别设置各从机的温度报警上、下限值，主机、从机均具有 报警功能； （5） 主机可实时、定时收集各从机的数据，并具有保存数据、分析24小 时数据的功能（显示实时波形和历史波形）。 3、设计任务 （1）完成硬件设计； （2）完成软件设计，包括：主机程序、主从机通信程序、从机温度检测程 序、显示程序、温度越线报警程序。 （3）完成仿真和系统模型实物制作

在使用低频压力检测卡实时采集交通路口各方向车流量数据的基础上,提出了一套自动交通灯比例时长智能交通控制方案,即根据车流量的实际情况,自动调节信号周期和红绿灯配时比例,以尽量减少道路交通路口的车辆滞留,实现交通灯的智能化控制;系统采用ZigBee和RFID相结合的无线控制技术,详细论述了系统的组网构成和四个单元主节点路口控制器的硬件与软件设计,并对其中的关键技术进行了阐述。为解决路口拥堵、提高通行效率提供了一种有效的思路和方法。

基于单片机的智能电风扇是一项电子信息工程领域的毕业设计项目。该设计的核心在于利用STC89C52单片机作为控制核心，集成了温度采集模块、液晶显示模块、遥控接收模块等功能，使电风扇具备智能化的性能。 该项目的智能电风扇可以通过温度采集模块实时监测室内温度，并根据设定的温度阈值自动开启或关闭风扇，或者调节风扇的风速。这使得风扇能够根据环境温度的变化而智能调节工作状态，以达到节能减排和提高舒适度的目的。温度采集模块通常采用温度传感器来实现，如NTC热敏电阻器，通过单片机的模数转换功能读取温度变化。 液晶显示模块（LCD1602）的引入，使得智能电风扇能够直观地显示当前温度、风扇工作状态等信息。用户可以通过这些信息了解风扇的工作状况，并根据需要调整设定值，例如温度阈值或风速等级。LCD1602是一种常用的字符型液晶显示模块，可以显示16个字符，共2行。在智能电风扇的设计中，液晶显示模块的设计包括硬件连接和显示控制程序的编写。 此外，本项目中的智能电风扇还设计了遥控接收模块，允许用户通过红外遥控器来控制电风扇的开关、调整风速和设定温度等。这无疑增加了使用的便捷性，也丰富了电风扇的智能化控制方式。遥控接收模块需要设计相应的解码电路，并通过单片机的程序来实现解码和执行相应的操作指令。 单片机系统模块的设计是整个智能电风扇设计的核心。STC89C52单片机作为控制器，负责接收各个模块的信息，并做出相应的处理和输出指令。单片机时钟电路和复位电路的设计则是保障单片机能够稳定运行的基础。时钟电路提供了单片机运行所需的时钟信号，而复位电路确保单片机在上电或者程序出错时能够正常复位到初始状态。 整个系统设计的目的是实现一个既能自动根据室内温度调节工作状态，又能响应用户遥控操作的智能电风扇。通过对系统硬件模块的精妙设计，使得这款电风扇不仅具备了传统电风扇的基本功能，还大大提升了使用的便捷性和智能性。 项目设计从1月6日开始至5月25日结束，期间经历了摘要撰写、引言的编写、系统总体设计、硬件模块设计等多个阶段。引言部分对课题的意义与作用、研究现状及趋势进行了介绍。系统总体设计部分明确了设计任务要求，并对系统整体架构进行了规划。硬件模块设计包括单片机系统模块、液晶显示模块、温度采集模块等关键部分的设计，这些内容构成了智能电风扇的核心技术要素。 本项目的完成，不仅展示了单片机在智能家电中的应用潜力，也体现了电子信息工程专业学生在实际设计中的综合运用能力，为学生未来在相关领域的深入研究和开发奠定了良好的基础。

本文设计了一种基于无线传感器网的智能交通控制，利用传感器节点采集交通信息，智能交通控制终端根据采集到的交通信息，选择合适的路口控制模式，调整各交叉路口的绿信比，协调干线各路口周期的确定和各路口之间的相位差，自适应地控制车辆通行时间，从而保证车辆通行质量，实现交通信号控制的智能化、网络化。 【交通信号控制智能化系统方案】是一种利用无线传感器网络技术实现的智能交通管理系统，旨在优化城市交通流量，提高道路通行效率，降低交通拥堵，减少车辆延误，实现节能减排，创建更和谐的交通环境。该系统的核心是通过传感器节点实时采集交通信息，如车辆流量、速度等，这些信息被传输至智能交通控制终端。 传统的交通信号控制系统主要有定时控制和感应式控制两种。定时控制依据固定的时间表调整信号灯，无法适应实时的交通需求，可能导致车辆等待时间过长和交通拥堵。感应式控制则依据当前车流状态调整，但通常仅能单点控制，无法实现多点联动。本文提出的方案则结合了这两种控制方式的优点，通过无线传感器网络实现多点、实时的交通信息监测，并基于此信息自适应地调整控制策略。 系统采用了多种控制模式以适应不同时间段的交通需求。例如，模糊控制模式在高峰时段根据随机流量智能调整信号时间；绿波带模式在低峰时段保证车辆连续通过多个绿灯；夜间模式在车流量小的时段仅用黄灯警示，节省能源；而急停模式则为紧急车辆提供快速通道。这些模式的选择和切换可根据实际交通状况进行灵活调整。 在系统设计上，采用了基于多Agent的智能交通控制模型，这有助于提升系统的灵活性和适应性。多Agent系统中的每个Agent都有特定职责，如交通管理Agent负责系统管理和通信，数据管理Agent负责信息采集、处理、传输和备份，智能交通控制Agent则负责确定控制时段、选择控制模式并执行控制任务。这种结构允许系统在复杂交通环境中实现高效协同，综合分析和协调各个交通子系统，从而提高整个交通网络的运行效率。 智能交通控制Agent通过分解任务给绿信比Agent、相位差Agent、周期Agent和综合控制Agent，实现对各交叉路口绿灯时间比例、相位差和周期的精确控制。这些Agent的联合工作确保了交通信号的适时调整，以最大程度地减少等待时间和提高通行效率。 交通信号控制智能化系统方案是利用先进信息技术优化交通管理的有效手段，它结合了实时信息采集、多模式控制和多Agent协作，为解决城市交通问题提供了创新思路，有助于构建更加智能、绿色的城市交通体系。

在当今社会，智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）已经成为解决城市交通拥堵、提高道路安全性和交通效率的重要手段。德国在智能交通系统的发展上起步较早，并取得了一系列的成果，对其他国家特别是正在快速发展智能交通系统的中国具有重要的借鉴意义。以下是德国智能交通系统发展的一些关键知识点： 一、智能网络计划（The Smart Web Project）和德国智能交通系统的推进 智能网络计划是德国人工智能研究中心（German Research Center for Artificial Intelligence，简称DFKI）在2007年推出的，该计划旨在通过研发智能交通系统来实现基础设施、交通管理、汽车以及汽车行驶过程的智能连接。基于信息与通信技术（Information and Communication Technology, ICT）的导航功能是该计划的核心组成部分，使得电动汽车与交通基础设施能够实现完全的融合。这些技术的结合大大提高了现有公路网络的使用效率，并有效地减少了公路堵车的发生率。 二、电动汽车产业与智能交通系统的结合 智能电动汽车是智能交通系统的重要组成部分。德国在智能电动汽车方面也在积极推进，比如研发具有自动刹车系统的智能电动汽车，在紧急情况下能够自动启动刹车，有效避免撞车等恶性交通事故的发生。智能电动汽车还能自动识别交通标志和信号，与前车自动保持安全距离，从而提升道路安全水平。 三、德国政府的推动措施 德国政府在推动智能交通系统方面采取了多种措施，例如资金投入、政策引导和规范制定等。这些措施为智能交通系统的研究、开发和应用提供了强有力的支持和保障。 四、发展智能交通系统的经验借鉴 文章对德国智能交通系统的发展进行了全面梳理，并从中提炼出了五个方面值得借鉴的经验：1. 重视智能交通基础框架的构建；2. 创新驱动，积极发展智能电动汽车；3. 信息通信技术的深度融合；4. 政府政策的支持与引导；5. 公众参与和意识提升。 五、智能交通系统对城市交通情报服务的影响 智能交通系统不仅对道路运输有直接影响，也对城市交通情报服务模式构建和应用示范产生了重大影响。北京市财政资金支持的项目“北京城市交通情报服务模式构建与应用示范”即是以此为背景展开研究的。 六、未来展望 随着技术的不断进步和应用的不断深化，智能交通系统将继续发展和优化。智能交通系统将与物联网、大数据、人工智能等新兴技术进一步融合，为城市交通管理带来革命性的变化。中国在借鉴德国经验的同时，也应当根据自身国情，探索符合自身特色的智能交通发展路径。 德国智能交通系统发展的成功经验对中国的启发主要体现在：制定全面的智能交通发展策略；强化技术研发，特别是关键核心技术的研发；推动与智能交通相关的标准和规范的制定；增加对智能交通系统的投资；提高公众对智能交通的认识和参与度；以及通过政策引导和市场机制相结合的方式，促进智能交通产业的健康发展。

长江作为世界第三长河流，不仅对中国的生态平衡和经济发展具有深远影响，而且在全球碳循环中扮演着重要角色。有机碳作为河流生态系统中的关键组成部分，其溶解态有机碳（DOC）输送的变化将直接关系到流域生态健康状况和碳汇功能。本研究聚焦于利用机器学习技术解析长江DOC输送变化的驱动因素，旨在为河流有机碳循环研究提供新的视角和方法。 本研究首先回顾了长江生态系统的重要性和溶解有机碳的地球化学特征。随着全球气候变化和人类活动的加剧，河流的水环境变化已成为科学研究的热点。长江溶解有机碳的研究进展和水环境变化驱动因素的分析为本研究提供了理论基础和数据支持。 研究目标旨在揭示长江DOC输送变化的主要驱动因素，内容涉及对溶解有机碳变化趋势的检测、影响因素的筛选和相关性分析。技术路线和研究方法部分详细介绍了研究的思路框架和采用的主要方法，如多源数据整合与验证，以及溶解有机碳变化驱动力的初步识别。 在研究区域概况与数据来源方面，本研究详细描述了研究区域的自然环境特征，包括地理位置、水系格局、水文气象条件等，为后续数据分析提供了坚实的背景支撑。长江DOC的时空分布特征研究揭示了碳浓度水平变化和碳分布的空间格局。数据获取与预处理环节则确保了研究数据的准确性和可靠性。 基于机器学习的驱动因素识别模型构建部分，介绍了算法选择与原理、数据集构建、模型训练与优化等核心内容。模型备选方案包括多种机器学习算法，每种算法的原理和优缺点都被逐一讨论，为选择最合适的模型提供了依据。影响因子库的建立和数据标准化处理是确保模型准确性的关键步骤。 模型训练与优化环节的核心在于训练集与测试集的划分，以及模型参数调优策略。这些策略包括交叉验证、网格搜索等技术，以确保模型能够达到最佳的预测效果。通过这些步骤，研究旨在构建一个能够准确识别和预测长江DOC输送变化驱动因素的机器学习模型。 机器学习在环境科学领域的应用为分析复杂系统的时空变化提供了强大的工具，尤其是在河流DOC输送变化的驱动因素分析方面。本研究通过深入分析长江DOC输送变化的驱动因素，对于优化长江流域的生态环境管理和实现可持续发展具有重要的理论和实际意义。

首先，根据AGV小车需要实现的功能，设计了系统的总体方案。在硬件设计方面，对AGV小车的控制设计为两个控制核心，一个为主控核心，另一个为辅助控制核心。添加电机驱动模块、电源检测模块、无线通信模块、陀螺仪模块、四路循线模块、视觉识别模块等。 然后，对系统的硬件模块进行分布软件设计。主要包括模块间通信方式设计、车体运动控制设计、陀螺仪信息采集设计、电源检测程序设计、巡线程序设计、WIFI通信设计、物联网监测设计等。采用了红外循迹技术、图像采集及颜色识别技术、串口及IIC通信技术、WIFI通信技术、物联网连接技术等。 最后，通过对AGV小车控制系统进行软硬件联调、模拟场景测试，实现了AGV小车按照既定路线行走，并根据摄像头颜色提取实现物料识别及位置定位功能，上位机实时显示AGV小车的电源状态、识别的颜色及计数功能。