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随着信息化技术的发展，为现代制造企业实行精细化管理提供了可靠的手段。以产品为主线，条码技术为手段，从计划开始，对产品的物料、生产过程、半成品、成品实行自动识别、记录和监控，实施全透明的管理，在生产中预防、发现和及时改正错误，事后也可以对产品进行追溯，清晰查询到产品的真伪、去向、存储、工序记录、生产者、质检者和生产日期等信息，分析不良产品产生的原因，MTS（Manufacture Traceability System）生产追溯系统就应运而生。

MF-BVAR 该项目旨在实施混合贝叶斯VAR（MF-BVAR）模型，以预测新加坡名义有效汇率（SNEER）的问题。 与其他任何国家不同，新加坡金融管理局设有以汇率为中心的货币警察，其中SNEER是货币警察的中间目标。 MAS会定期对外汇市场进行干预，以确保SNEER保持在MAS唯一了解的范围内。 这样可以保证SNEER的中期价格稳定。 SNEER是每周变量，被称为新加坡主要贸易伙伴的贸易加权一篮子货币。 另一方面，SNEER内部国家的汇率具有较高的频率数据，可用于预测。 MAS汇率政策存在四个不确定性来源： （1）SNEER的每日价值 （2）SNNER的坡度 （3）SNEER乐队 该项目试图通过以下步骤解决此问题： （1）建立MF-BVAR以连接新加坡主要合作伙伴的外汇数据的每日价值，以对SNEER进行每日预测，只要该指数的每周最佳预测为最佳 （2）解决根据新加坡主要贸易伙伴主

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基于STM32的AD7928的硬件SPI驱动程序，使用的平台是STM32F405RG 硬件有两颗AD7928 芯片，本例程使用的是AD7928内部自带的序列器完成的AD通道0-7的模拟量采集，话不多说看程序把

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高光谱目标检测的算法，高光谱遥感图像不仅包含了物体的空间信息，而且还包含了物体的光谱信息，其中的每个像素都包含一个近似连续的光谱曲线。高光谱图像中同一波段的所有像素可以形成二维图像，每个像素也包含一条光谱曲线，因此高光谱图像数据可视为三维数据，包含丰富的光谱信息。高光谱图像光谱分辨率较高，可以通过光谱特性区分不同地物的材质，可以解决许多原来利用全色图像、多光谱图像不能解决的问题，例如识别军事伪装，地下工事，进行资源探测，环境监测等，因此高光谱图像目标检测在军事和民用方面都有重要的应用价值。