With Bluetooth Low Energy (BLE), smart devices are about to become even smarter. This practical guide demonstrates how this exciting wireless technology helps developers build mobile apps that share data with external hardware, and how hardware engineers can gain easy and reliable access to mobile operating systems. This book provides a solid, high-level overview of how devices use BLE to communicate with each other. You'll learn useful low-cost tools for developing and testing BLE-enabled mobile apps and embedded firmware and get examples using various development platforms—including iOS and Android for app developers and embedded platforms for product designers and hardware engineers.

Energy Manager 是专为联想笔记本电脑设计的全新的一代笔记本电源管理系统。它通过对软件、硬件的配合，智能而高效的对笔记本电脑各部件的性能和功耗进行控制，能有效的延长电池使用时间和寿命。

Android BLE扫描仪兼容库 Scanner Compat库解决了在Android上扫描Bluetooth Low Energy设备的问题。 最初在Android 4.3中创建的扫描仪API在Android 5.0中已更改，并在6.0和8.0中进行了扩展。 该库甚至可以在较旧的手机上使用现代API，模拟不受支持的功能。 如果某项功能（例如分流过滤或批处理）本机不可用，则它将由compat库进行仿真。 此外，如果您发现本机过滤，批处理和报告第一个匹配项或丢失的匹配项，则可能会被禁用，如果您发现它们在某些设备上不起作用。 广告扩展（ ScanSetting#setLegacy(boolean)或setPhy(int) ）仅在Android Oreo或更高版本上可用，而此类调用在旧平台上将被忽略，由于蓝牙芯片组，在该旧平台上仅报告PHY LE 1M上的旧广告包能力。 后台扫描 在后台扫描

Matlab代码verilog

Md0003模型——用于计算中央空调冷机能效 Md0005模型——用于计算水泵能效 Md0006模型——用于计算屋顶光伏发电功率 Md0007模型——用于计算空间的热负荷 Md0009模型——用于实现空调冷水机组运行参数的最优化配置，提升空调能效 Md0010模型——用于计算浸入式电极锅炉的功率

WSN 是一个自组织网络，由分布在部署环境中的多个次要设备组成，用于执行监控活动。 许多野火造成森林破坏，从而影响大量生物。 本研究讨论了一种基于野火监测的无线传感器网络 (WSN) 系统设计方法。 拟议解决方案的主要目标是智能估计森林中点燃的野火的规模和强度。 已经为无线传感器网络之间的数据通信实施了基于能源效率和优先级的技术。 可以在建议的数据通信解决方案的帮助下创建动态路由路径。 这些动态路径是根据重量、能量、火灾、天气指数和安全性等许多参数开发的。 为了验证，所提出的解决方案设计并实现了一个原型，使用微软框架（工具和技术）来完成大量的模拟实验。 结果和评估清楚地表明了我们提出的基于无线传感器网络的方法的效率和可靠性。

无线网络中传统的JPEG2000图像压缩传输算法存在很多缺点，例如网络中的资源能耗大，压缩图像采集节点的压力和能耗大，传输时间长，基于JPEG2000的图像压缩算法。提出了奇异值分解。 通过分析奇异值分解和网络能耗模型，将基于奇异值分解的块自适应压缩算法用于图像压缩处理。 同时，将网络数据处理和远距离数据传输的任务分配给不同的角色节点，以完成平衡网络能耗的分配。 最后，进行了详细的实验仿真，实验结果表明，与传统的压缩算法（JPEG2000图像压缩）相比，基于奇异值分解的图像压缩算法大大减轻了网络摄像机关键节点的能耗，提高了网络速度。无线多媒体传感器网络中多媒体数据的传输和质量。

matlab程序复现自《基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置_杨国华》 摘要：为了降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用，建立以风力发电系统中储能装置的生命周期费用最小值为优化的目标函数、负荷缺电率等指标为约束条件的模型，结合蓄电池和超级电容器储能特性，利用风电和负荷48 h的发用电数据，研究包含蓄电池和超级电容器的储能系统能量管理策略。提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量生命周期费用优化配置方法，算例分析证明该算法具有有效性和实用性，优化后的系统很大程度上节省了经济成本。关键词：风力发电系统；混合储能；储能容量优化配置；遗传算法

该数据集是可在以下网站上获取的文件的预处理版本：（全球PowerPlant数据库），其中包含多个电厂，其来源国和年度总发电量2013年至2017年的GW Global_PowerPlant_Database.csv