三维战场态势显示标绘技术是军事信息可视化的重要组成部分，它依托现代图形学、计算机视觉、三维图形引擎等技术，实现了对战场情况的实时三维显示与分析。本文介绍了在OSG（OpenSceneGraph）和Qt框架下，通过优化线程模式和基于帧缓冲对象（FBO）的离屏渲染到纹理技术，提高了三维战场态势显示与标绘的效率和人机交互性能。文章首先总结了战场态势信息的基本概念，并分析了显示和标绘的军事需求以及OSG/Qt架构。在此基础上，设计并测试了三维战场态势显示与标绘软件模块，验证了解决方案和关键技术的标绘效率与人机交互性。 OSG是一个开源的高性能的3D图形工具包，被广泛用于虚拟现实、仿真、游戏等领域。OSG的图形渲染能力强大，通过场景图来组织和管理大量的3D模型，非常适合于实现复杂的三维战场环境。Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架，广泛应用于桌面和嵌入式系统软件开发。OSG与Qt的结合，一方面可以利用OSG渲染三维图形，另一方面可以利用Qt开发用户界面和进行人机交互。 在文章中提到的优化线程模式，主要是针对OSG/Qt框架的性能优化。线程模式优化通常涉及到图形渲染流程的线程管理，包括渲染线程与主线程之间的任务分配，以及各个线程的工作负载平衡，确保资源的高效利用和程序的稳定运行。 帧缓冲对象（FrameBufferObject，简称FBO）是OpenGL中的一个扩展功能，它允许创建离屏的帧缓冲区，然后将渲染的图形内容输出到一个或多个纹理中。在三维战场态势显示标绘中，利用FBO进行离屏渲染到纹理技术，可以把渲染的结果作为纹理使用，避免了频繁的上下文切换和资源加载，从而优化了渲染流程。 本文还提出了基于FBO的离屏渲染到纹理技术的军事标准符号显示生成算法。该算法通过三维映射显示军事标准符号，可以在三维虚拟环境中准确地展示各种军事单位、地标等信息。在算法实现中，涉及到坐标映射的计算，其中包含矩阵变换等数学模型，确保军事标准符号在三维空间的准确性和实时性。 文章中还提到了一些关键技术的测试和验证。通过测试，验证了所提出的解决方案和关键技术在实际应用中的标绘效率和人机交互性。这包括了软件模块的设计，以及在实际军事模拟和训练中的表现，确保了技术方案的实用性和先进性。 文中还介绍了相关的软件开发环境和运行环境，包括但不限于Windows、Mac OS X、UNIX、Linux系统平台，以及OpenSceneGraph和Qt的版本信息。这说明了该技术具有良好的跨平台特性，能够适应各种不同的操作系统和开发需求。 三维战场态势显示标绘技术通过在OSG/Qt框架下对线程模式进行优化，并采用基于帧缓冲对象的离屏渲染到纹理技术，有效提升了三维战场态势显示与标绘的效率和人机交互体验。该技术的研究和应用对于现代军事指挥控制、态势分析和决策支持具有重要意义。

BP神经网络，即反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network），是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络。它通常包含输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。BP神经网络在信息处理、人工智能、图像识别等领域有着广泛的应用。 手写数字识别是神经网络应用的一个重要领域，通常采用机器学习算法进行识别。传统的软件实现方式依赖于数据的串行传送，而神经网络本身具有并行数据处理的特性。为了实现数据的实时处理，可以利用FPGA（现场可编程门阵列）硬件平台，因为FPGA能够利用其并行计算和高速信息处理的优势来提高效率。 FPGA是一种可以通过编程来配置的集成电路，允许用户在硬件级别上实现自定义的算法。随着技术的发展，FPGA的集成度越来越高，拥有数百万个门电路以及集成处理器核心（如PowerPC）、高速乘法单元和其他功能单元。这使得FPGA成为实现复杂算法，尤其是在实时数据处理场景下的理想选择。 研究中使用了MNIST数据集，这是一个包含手写数字图像的数据集，常用于训练各种图像处理系统。数据集中的60000个样本用于训练BP神经网络。BP算法主要由随机梯度下降算法和反向传播算法组成，通过小批量数据迭代的方式（本例中为30次）进行网络权重和偏置的训练。 在FPGA上实现BP算法，需要采用硬件描述语言（如Verilog）编写代码，以实现算法的各个组成部分，包括时序控制、网络状态控制、激活函数（如S型函数Sigmoid及其导数的线性拟合）等。网络权重和偏置的初始化通常采用高斯分布方法，本研究中使用的是均值为0，方差为1的分布。 为了评估设计的网络性能，采用了Quartus 13.0和ModelSim进行仿真与分析，这是一种常见的数字逻辑电路仿真软件。仿真分析的结果表明，该FPGA实现的手写数字BP神经网络能够在4.5秒内迭代30次，并达到91.6%的样本识别正确率。与传统软件Python 2.7实现的方法相比，FPGA平台的设计不仅满足了实时性要求，同时也在手写数字识别的准确率上表现优秀。 基于FPGA实现的手写数字BP神经网络研究与设计涉及到了硬件设计、算法优化、软件仿真等多个方面，展示了FPGA技术在加速神经网络应用方面的重要潜力。这项研究不仅为手写数字识别提供了一个高效的硬件实现方案，也为其他需要实时数据处理的机器学习应用场景提供了可借鉴的参考。

本设计采用51单片机，硬件方面包含光强检测电路，时钟电路，步进电机控制电路、按键电路、显示电路。功能方面能够实现光强自动控制、定时控制和手动控制三种不同的窗帘开关控制方式，通过步进电机正反转和指示等模拟窗帘开启关闭过程和状态，实现智能窗帘功能。

基于Web的社区医院管理服务系统 一、系统概述 基于Web的社区医院管理服务系统是针对社区医院管理服务的信息化管理系统，该系统通过互联网平台，实现社区医院管理服务的信息共享、管理和查询。系统的主要功能包括首页、个人中心、用户管理、医生管理、预约医生管理、就诊信息管理、诊疗方案管理、病历信息管理、健康档案管理、费用信息管理、系统管理等。 二、系统架构 系统架构采用 Java 语言，使用 Spring Boot 框架，数据库使用 MySQL。系统前端使用 Vue.js 框架，实现了响应式设计和交互式操作。系统后端使用 Spring Boot 框架，实现了 RESTful API，提供了数据交互和业务逻辑处理。 三、系统功能 1. 首页功能：系统首页提供了社区医院管理服务的概况信息和快速入口，用户可以通过首页快速访问系统的主要功能模块。 2. 个人中心功能：用户可以通过个人中心查看和修改个人信息、密码和其他相关信息。 3. 用户管理功能：管理员可以通过用户管理模块管理用户信息、角色和权限。 4. 医生管理功能：管理员可以通过医生管理模块管理医生信息、角色和权限。 5. 预约医生管理功能：用户可以通过预约医生管理模块预约医生和管理预约信息。 6. 就诊信息管理功能：用户可以通过就诊信息管理模块查看和管理就诊信息。 7. 诊疗方案管理功能：用户可以通过诊疗方案管理模块查看和管理诊疗方案。 8. 病历信息管理功能：用户可以通过病历信息管理模块查看和管理病历信息。 9. 健康档案管理功能：用户可以通过健康档案管理模块查看和管理健康档案。 10. 费用信息管理功能：用户可以通过费用信息管理模块查看和管理费用信息。 四、系统实现 系统实现采用了Java语言，使用Spring Boot框架，数据库使用MySQL。系统前端使用Vue.js框架，实现了响应式设计和交互式操作。系统后端使用Spring Boot框架，实现了RESTful API，提供了数据交互和业务逻辑处理。 五、系统优点 1. 高效管理：系统提供了高效的管理功能，管理员可以快速查看和管理社区医院管理服务信息。 2. 方便用户：系统提供了便捷的用户界面，用户可以快速查询和管理社区医院管理服务信息。 3. 提高效率：系统实现了自动化管理，减少了人工操作错误，提高了管理效率。 4. 降低成本：系统实现了电子化管理，减少了纸质文件和人工操作，降低了管理成本。 六、结论 基于Web的社区医院管理服务系统是社区医院管理服务信息化管理的重要一步，该系统提供了高效的管理功能和便捷的用户界面，提高了管理效率和降低了管理成本。系统的实现也证明了软件工程思想的重要性，在项目的前期需要对需求分析做的谨慎和明确，以免后面在设计甚至编码时候造成了许多不必要的麻烦。

基于Spring Boot实现的社区医院管理系统旨在提升社区医院的运营效率和医疗服务质量。以下是该系统的主要功能描述： 患者信息管理：系统支持患者基本信息的录入、编辑和查询，包括病历记录、过敏史、就诊历史等，为医生提供全面的患者信息。 医生工作站：医生可以通过系统查看患者预约信息、开具处方、录入诊断结果等，提高工作效率。 预约挂号管理：患者可以在线预约挂号，选择医生和就诊时间，减少现场排队等待时间。 药品管理：系统实现药品的入库、出库、库存查询和过期预警，确保药品供应充足且安全有效。 收费与账单管理：系统自动计算患者的诊疗费用，支持多种支付方式，并提供详细的账单查询功能。 报表统计与分析：系统能够生成各类统计报表，如患者就诊量、医生工作量、药品销售情况等，为医院管理提供数据支持。 系统权限与安全：系统采用严格的权限管理机制，确保不同用户只能访问和操作其权限范围内的内容。同时，系统具备数据备份和恢复功能，保障数据安全。 该系统基于Spring Boot框架构建，具有良好的可扩展性和稳定性，能够满足社区医院日常管理的需求，提升医疗服务质量和患者满意度。

标题中的“vb6.0编写的modbus CRC计算器”指的是使用Visual Basic 6.0（VB6.0）编程语言开发的一个工具，该工具能够计算Modbus协议中的CRC校验码。Modbus是一种广泛应用于工业自动化领域的通信协议，用于设备间的串行通信。CRC（Cyclic Redundancy Check，循环冗余校验）是一种常用的错误检测机制，通过计算数据的校验和来检查数据传输过程中的错误。 描述中提到，这个CRC计算器是“自己编写的”，意味着它是个人或开发者原创的作品，且具有简洁的用户界面，适合初学者学习使用。这表明该程序可能没有复杂的设置和选项，而是以直观的方式展示如何进行CRC计算。 标签中的关键词进一步细化了这个项目的焦点： 1. `vb`：指的是Visual Basic，一个流行的微软开发的编程环境，用于创建Windows应用程序。 2. `modbus`：是上述提到的通信协议，常用于PLC（可编程逻辑控制器）和其他工业设备之间的通信。 3. `crc`：即循环冗余校验，是数据传输中的错误检测方法。 4. `计算器`：表明这是一个用于计算特定类型校验码的应用。 5. `单片机`：通常与嵌入式系统相关，可能暗示这个CRC计算器可以被集成到使用单片机的项目中，以实现对Modbus通信的错误检测。 压缩包内的文件名称列表提供了关于程序组成的信息： 1. `工程1.exe`：这是VB6.0项目编译后的可执行文件，用户可以直接运行来使用CRC计算器。 2. `Form1.frm`：这是VB6.0中窗体的设计文件，包含了用户界面的所有元素，如按钮、文本框等。 3. `MSSCCPRJ.SCC`：这是一个版本控制系统文件，通常与Microsoft Visual SourceSafe关联，用于跟踪代码的版本和更改。 4. `工程1.vbp`：VB6.0的工程文件，包含了项目的整体信息，如引用、窗体和模块列表等。 5. `工程1.vbw`：保存了项目的工作空间状态，包括窗口的位置和大小等。 综合这些信息，我们可以理解这个项目是一个使用VB6.0编写的简单Modbus CRC计算器，包含源代码，可供初学者学习和研究。它可以帮助用户在进行Modbus通信时验证数据的完整性，确保信息正确无误地传输。通过查看和分析源代码，学习者可以了解如何实现CRC算法，以及如何在VB6.0环境中创建用户界面并与之交互。对于那些对单片机编程或工业自动化有兴趣的人来说，这是一个实用的学习资源。

在线学习系统主要包括学生管理和教师管理两个模块。其中学生模块主要实现了在线练习、模拟考试和视频学习等功能，教师模块主要实现了管理题目、管理视频、设置权限等功能。学生们通过网络就可以进行练习、学习还有考试。智慧树学习系统的开发语言是Java，B/S模式作为体系架构，使用IDEA开发工具，使用Springboot、Mybatis、Thymeleaf等开源框架，数据库采用Mysql。

华南农业大学，毕业设计-实现一个类似美颜相机（美图秀秀应用）的 Android app+源代码+文档说明 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

在探讨本文提到的“基于降采样的低复杂度小区搜索算法”之前，有必要首先了解小区搜索在LTE系统中的作用及其重要性。小区搜索是移动通信中终端与网络通信的前提，涉及寻找基站并建立接入的过程。在LTE系统中，小区搜索包括对主同步信号（PSS）和辅同步信号（SSS）的检测，这两个信号帮助移动终端实现与小区的同步，并能够正确识别小区ID。 文章中提到的主同步信号（PSS）由Zadoff-Chu（ZC）序列构成，ZC序列以其良好的相关特性，尤其适用于实现定时同步。不过，传统算法对于PSS的检测通常具有较高的复杂度，因此需要寻求优化方案来降低计算量和提高实时性。 为了应对这一挑战，论文提出了基于滤波降采样的主同步信号检测算法。在实现过程中，算法利用了匹配滤波器和降采样技术，并且引入了频域循环卷积替代时域相关运算的思路，这样的设计显著降低了算法的复杂度，同时保持了高性能。 降采样是一种信号处理技术，它通过降低采样率来减少数据量，这可以在保证信号质量的同时减轻处理负荷。在本算法中，通过结合降采样过程和匹配滤波器，能有效降低处理PSS信号所需的计算资源。 匹配滤波是一种信号处理方法，它最大化了接收信号与参考信号的相关性。这通常用于信号的检测过程，尤其是对特定信号模式的识别。通过匹配滤波器，可以提高信号检测的准确性和效率。 在频域中实现循环卷积是一种常见的信号处理手段，它允许在频域内完成时域卷积运算，对于周期性信号处理具有良好的适用性。在本算法中，循环卷积的使用替代了传统的时域相关运算，这有助于减少运算量，进一步降低算法复杂度。 通过仿真实验，该算法在高斯白噪声（AWGN）信道以及多输入多输出（MIMO）信道条件下表现良好，性能与算法复杂度的降低一同被证实。这表明该算法在实际应用中具有一定的应用价值和鲁棒性。 此外，论文中还涉及了LTE技术的背景知识，包括LTE的定义、它的关键技术以及TD-LTE的相关信息。LTE是一种长期演进的无线通信标准，采用了频分多址（FDMA）、MIMO技术等，拥有高数据速率和低延迟的特点，这使得LTE成为当前移动通信的重要技术之一。而TD-LTE作为中国主导的标准，在传输速率、网络延迟等方面都有优异表现，但同样也面临不少技术挑战。 本文所提出的低复杂度小区搜索算法通过降采样和匹配滤波技术有效降低了PSS检测算法的复杂度，提高了小区搜索过程的效率，对于推动LTE无线通信技术的发展具有实际意义和潜在的应用前景。

该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程 项目运行 环境配置： Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。 项目技术： django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。 环境需要 1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。 2.pycharm环境：pycharm都可以。推荐pycharm社区版; 3.mysql环境：建议是用5.7版本均可 4.硬件环境：windows 7/8/10 1G内存以上；或者 Mac OS； 6.Navcat11：这个版本不限10/11/14/15都可以。； Python-Django毕设帮助，指导，本源码(见文末)，调试部署