SDF-1α诱导的NSCs趋化性迁移受其分化状态影响，陈叶冰，张焕相，目的：探讨神经干细胞(NSCs)对趋化因子SDF-1α的定向迁移能力与其分化状态之间的关系。方法：本实验运用Boyden chamber及Dunn chamber趋化性迁

基于51单片机的五层电梯智能控制系统：多层楼按键控制、数码显示与报警功能全实现,基于51单片机的五层电梯智能控制系统：多层楼按键控制、数码显示与报警功能实现及Proteus仿真源码分享,51单片机五层电梯控制器 基于51单片机的五层电梯控制系统 包括源代码和proteus仿真 系统硬件由51单片机最小系统、蜂鸣器电路、指示灯电路、内部按键电路、外部按键电路、直流电机、内部显示电路、外部显示电路组成。 功能： 1:外部五层楼各楼层分别有上下按键，按下后步进电机控制电梯去该楼层，每层楼都有一位数码管显示电梯当前楼层； 2:电梯内部由数码管显示当前楼层，可按键选择楼层号来控制电梯； 3:电梯内部有报警按键，按下后蜂鸣器响； 4:电梯内部可按键紧急制动，此时电梯停止运行，电梯内部其他按键以及外部五层楼的上下按键将无法控制电梯。 ,核心关键词： 51单片机；五层电梯控制器；控制系统；源代码；Proteus仿真； 五层楼按键；步进电机；数码管显示；电梯当前楼层；蜂鸣器报警；紧急制动。,基于51单片机的五层电梯控制系统：功能齐全、仿真验证的源代码与硬件设计

VisualSVN_Server_Enterprise，版本4.1.4，Server 2022下测试可用。

Delphi 7是一款由Borland公司（现Embarcadero Technologies）开发的集成开发环境（IDE），主要用于编写Windows应用程序。这款经典的编程工具以其高效的编译器和强大的Visual Component Library (VCL)框架而闻名，它支持面向对象的 Pascal 语言——即Object Pascal。 在描述中提到的"delphi 7安装包 32位"，意味着这个安装文件是为32位操作系统设计的。在Windows XP、Windows Server 2003等32位系统盛行的时代，Delphi 7是许多开发者首选的开发工具。它包含了完整的IDE、编译器、调试器以及一系列用于构建图形用户界面（GUI）的组件。 "里面带有注册序列号等"，意味着这个安装包可能包含了激活软件所需的注册信息。通常，软件的正式版本需要合法的序列号才能激活，以确保用户有权使用全部功能。对于初学者来说，这非常方便，因为他们无需额外寻找激活码就能开始学习和使用Delphi。 Delphi 7的特色在于它的快速应用程序开发（RAD）模式，允许开发者通过拖放组件和编写少量代码快速创建应用。VCL库提供了丰富的预构建组件，如按钮、文本框、表格等，使得用户界面的构建变得简单。此外，Delphi的编译器能生成原生的Win32汇编代码，从而提供优秀的性能。 安装过程通常包括以下几个步骤： 1. 运行Delphi7_setup.exe启动安装程序。 2. 接受许可协议，并选择安装类型。通常有完整安装和自定义安装两种，完整安装包含所有组件，自定义安装则可按需选择。 3. 输入提供的注册序列号进行激活。 4. 指定安装路径，一般建议保持默认设置。 5. 等待安装进度完成，期间可能需要重启计算机以完成安装。 对于初学者，学习Delphi 7可以从以下几方面入手： - 学习Object Pascal语言基础，包括变量、常量、运算符、流程控制语句等。 - 熟悉VCL组件库，了解各种控件的功能和用法。 - 掌握事件驱动编程，理解事件和事件处理函数的概念。 - 学习窗体设计，包括布局管理、组件交互等。 - 熟悉Delphi IDE的使用，如源代码编辑器、项目管理器、调试器等。 - 实践编写简单的应用程序，例如“Hello, World!”程序，逐渐进阶到更复杂的项目。 通过以上知识的学习和实践，初学者可以快速掌握Delphi 7的基本操作，为进一步深入学习和开发更复杂的应用打下坚实的基础。不过，随着技术的发展，现在已经有更新的Delphi版本，如Delphi 10.x，它们支持更多的平台和现代编程特性，因此在学习过程中也要关注Delphi的最新动态。

检测技术及仪表课程设计 本课程设计的主要目的是为了检测污垢热阻，对管道壁温、压差、流量、补水箱水位、水温进行测量。污垢热阻是换热设备中最关键的性能指标之一，对于换热设备的运行状况和热效率有着非常重要的影响。 背景知识：换热设备污垢的形成过程是一个极其复杂的能量、质量和动量传递的物理化学过程，污垢的存在给广泛应用于各工业企业的换热设备造成极大的经济损失，因而污垢问题成为传热学界和工业界十分关注而又至今未能解决的难题之一。 检测技术：污垢监测的方法有很多，包括热学法和非传热量的污垢监测法。热学法中又可分为热阻表示法和温差表示法两种；非传热量的污垢监测法又有直接称重法、厚度测量法、压降测量法、放射性技术、时间推移电影法、显微照相法、电解法和化学法。这些监测方法中，对换热设备而言，最直接而且与换热设备性能联系最密切的莫过于热学法。 热学法：热学法是检测污垢热阻的最直接和最有效的方法。热学法中，污垢热阻可以通过清洁状态和污染状态下的温度分布来计算。设传热过程是在热流密度 q 为常数情况下进行的，图 1a 为换热面两侧处于清洁状态下的温度分布，其总的传热热阻为：cwccRRRU21/1。图 1b 为两侧有污垢时的温度分布，其总传热热阻为ffwfffRRRRRU2211/1。 如果假定换热面上污垢的积聚对壁面与流体的对流传热系数影响不大，则可认为fcfcRRRR2211,。于是从式(4-4)减去式(3)得：cfffcUURR1121。式(5)表明污垢热阻可以通过清洁状态和污染状态下的温度分布来计算。 仪表选用：为了测量污垢热阻，需要选用合适的仪表。仪表的选择取决于测量的参数和测量的精度。例如，为了测量管道壁温和压差，可以选用热电偶、热电阻、压差计等仪表。 实验装置简介：实验装置包括热交换器、补水箱、水泵、流量计、温度计、压力计等。热交换器是实验装置的核心部分，负责换热过程中的热交换。补水箱负责提供稳定的水流，水泵负责提供稳定的压力，流量计负责测量流量，温度计负责测量温度，压力计负责测量压力。 被测参数及仪表选用：被测参数包括管道壁温、压差、流量、补水箱水位、水温等。仪表的选用取决于测量的参数和测量的精度。例如，为了测量管道壁温，可以选用热电偶、热电阻等仪表。 实验过程：实验过程包括安装实验装置、调试仪表、进行测量等步骤。安装实验装置时，需要确保实验装置的稳定性和安全性。调试仪表时，需要确保仪表的准确性和可靠性。进行测量时，需要确保测量的准确性和可靠性。 结论：检测技术及仪表课程设计的主要目的是为了检测污垢热阻，对管道壁温、压差、流量、补水箱水位、水温进行测量。热学法是检测污垢热阻的最直接和最有效的方法。仪表的选用取决于测量的参数和测量的精度。实验过程需要确保实验装置的稳定性和安全性，仪表的准确性和可靠性，测量的准确性和可靠性。 参考文献： 1. 李晓峰. 污垢热阻检测技术研究[J]. 机电工程学报，2018，34(3)：1-9. 2. 王晓龙. 换热设备污垢监测方法研究[D]. 华中科技大学，2019. 3. 张晓丽. 污垢热阻检测技术的研究与应用[D]. 浙江大学，2017.

简要中文翻译： 加载YOLOv8模型进行姿态检测。 定义人体关键点之间的连接关系和颜色。 检测关键点并绘制在视频帧上。 根据关键点之间的关系绘制连接线。 使用摄像头捕获视频并实时进行姿态检测。 显示带有关键点和连接的实时视频流。 按 q 键退出程序。 在深入探讨如何加载YOLOv8模型进行姿态检测之前，首先需要了解YOLOv8模型的背景与姿态检测的含义。YOLO（You Only Look Once）系列是一种流行的目标检测框架，因其速度快和准确率高而被广泛应用于实时视频处理任务中。而姿态检测是计算机视觉的一个分支，它旨在通过算法识别和跟踪人体各个部位的位置，如四肢和躯干等。 在此基础上，我们开始详细介绍如何操作： 1. 加载YOLOv8模型：首先需要获取预训练的YOLOv8模型文件，然后使用适当的数据加载代码将其读入内存。在Python环境中，通常使用像是OpenCV或者PyTorch这样的深度学习库，以方便地导入模型并进行后续处理。 2. 定义人体关键点与颜色映射：人体姿态检测中，关键点通常指的是人体各个关节和身体部位的中心点，如肩膀、肘部、腰部、膝盖等。这些点需要被准确地识别，以便于后续的分析和图形绘制。同时，为了在视频帧中清晰展示关键点，需要为每个关键点定义颜色，并将其映射出来。 3. 关键点检测与绘制：使用加载的YOLOv8模型对视频帧进行处理，模型会输出每个关键点的位置。这些位置信息将被用来在视频帧中绘制标记关键点的图形（通常为圆点）。这个过程需要对视频帧进行逐帧处理，以实现实时的姿态检测。 4. 关键点间连接关系的绘制：在关键点检测并绘制完成后，接下来的工作是根据人体解剖结构，将这些点连接起来。一般会定义一套规则，确定哪些点应该通过线条连接，并使用这些规则绘制出完整的姿态图谱。这一步骤是姿态检测中非常重要的一个环节，它将分散的关键点信息转化为了连贯的人体姿态表示。 5. 实时视频姿态检测：为了实现实时监控和检测，需要使用摄像头作为视频源。通过摄像头捕获连续的视频帧，应用前面提到的关键点检测和绘制算法，实时输出带有关键点和连接线的视频流。这通常需要将整个检测过程封装在一个循环中，并且该循环以固定的频率运行，以保证与视频帧的同步。 6. 控制程序退出：为了方便使用者操作，程序需要响应用户的输入，例如在本例中，按下"q"键可以退出程序。 以上六个步骤共同构成了加载YOLOv8模型进行姿态检测的完整流程，涉及到了从模型加载、关键点定义、视频处理到用户交互等关键技术环节。在实际应用中，还可能会涉及一些额外的优化步骤，比如算法调优、模型训练等，以提高检测的准确率和速度。 整个过程是一个结合了计算机视觉、深度学习和实时视频处理技术的复杂任务，需要多种技术的综合运用才能完成。而通过Python编程语言及其生态中的各类库，可以较为便捷地实现上述功能。

实时人体姿势检测是计算机视觉领域的一个重要分支，它能够在视频或图片中快速准确地识别出人体的关键点，并分析出人体的姿态信息。这种技术广泛应用于健身分析、人机交互、视频监控和增强现实等领域。MoveNet Lightning 模型是 TensorFlow 官方推出的一款高效的人体姿势检测模型，其设计初衷是为了提供低延迟、高准确率的实时人体姿势检测能力。 MoveNet Lightning 模型是基于之前发布的 MoveNet Thunder 版本改进而来，相较于 Thunder 版本，Lightning 版本在保持高准确性的同时，大幅降低了模型的复杂度和运算资源消耗，从而在轻量级设备上也能实现良好的实时检测效果。该模型采用 MobileNetV2 作为基础架构，并融入了自适应的多尺度特征融合技术，以更好地处理不同尺寸和距离的人体姿态。 使用 MoveNet Lightning 模型进行人体姿势检测主要涉及以下几个步骤：首先需要准备训练数据集，这通常包括大量带有标记关键点的人体图片。然后，根据需要对模型进行适当的训练和调优，以适应特定的应用场景。在模型训练完成后，开发者可以将训练好的模型部署到各种计算平台，包括服务器、边缘计算设备甚至是移动设备上，实现快速的实时检测。 具体实现时，开发者需要编写 Python 代码，并利用 TensorFlow 或者 TensorFlow Lite 等框架。在代码中，首先要导入 MoveNet 模型相关的库和函数，加载预训练的模型权重。然后通过摄像头或其他视频源捕捉实时画面，并将捕获到的图像传入模型。模型会对每帧图像进行处理，提取人体的关键点，并计算出人体的姿态信息。开发者可以根据这些信息开发出各种应用，例如实时姿态修正、健康监测和交互式游戏等。 值得注意的是，尽管 MoveNet Lightning 模型的性能非常出色，但在实际应用中，开发者仍需考虑处理各种实际问题。例如，如何处理不同光照、遮挡和背景复杂度对检测准确性的影响，以及如何优化算法以进一步降低延迟等。此外，针对特定应用领域，可能还需要进行额外的定制开发工作以提升模型性能。 MoveNet Lightning 模型为实时人体姿势检测提供了一种高效且轻量级的解决方案，通过合理的设计和优化，可以在各种应用场景中实现快速准确的人体姿态识别。这对于推动人体交互技术的发展和应用具有重要意义。

6.4 自定义表达式 6.4.1 自定义表达式简介 创建自定义表达式功能是 TIBCO Spotfire 中强大且高级的工具。通过自定义表达式，您 可以为图表创建您自己的聚合方法。 通过在图表的列选择器上单击鼠标右键，并从弹出式菜单中选择―自定义表达式...‖选 项，可以访问自定义表达式功能。 帮助的此部分包含下列关于如何创建自定义表达式的信息：  概述说明了什么是自定义表达式  基本自定义表达式  有关自定义表达式中 OVER 关键字的信息  高级自定义表达式  如何插入自定义表达式  有关―自定义表达式‖对话框的详细信息

本文研究了含非均匀孔板的热循环试验箱内流场的流动结构与温度分布，采用数值模拟与实验相结合的方式进行研究。研究的主要内容包括： 1. 研究对象：热循环试验箱内的混合对流现象。 2. 研究方法：使用数值模拟方法，结合实验验证。 3. 孔板模型：采用多孔介质模型简化非均匀孔板，便于模拟。 4. 数值模拟中的近似方法：采用Boussinesq近似和低雷诺数模型。 5. 模拟结果：揭示了强迫对流和自然对流对流体流动和传热的共同贡献。 6. 实验设备：采用恒温风速仪进行实验测量，并验证了模拟结果的准确性。 7. 关键参数：研究了不同孔板布置对温度均匀性的影响。 8. 热循环过程：详细描述了热循环试验箱中的典型温度变化阶段，包括冷却至低温、在低温下维持一段时间、加热至高温、在高温下维持以及回到环境温度。 具体知识点包括： - 混合对流（Mixed Convection）：在自然对流和强迫对流同时存在的条件下发生的传热现象。在热循环试验箱中，由于温度梯度的存在和内部流动的强制，混合对流成为影响流场和温度分布的重要因素。 - 热循环试验箱（Thermal Cycling Chamber）：一种模拟极端环境条件的设备，广泛应用于航天器、半导体和精密仪器等的性能和可靠性评估。其主要功能是产生可能对测试样品造成的极端环境，以在测试过程中发现设计和制造缺陷。 - 多孔介质模型（Porous Medium Model）：在数值模拟中用于简化处理孔板等多孔结构的方法。通过压力损失类比来设置多孔区域，从而能够有效模拟流体在多孔介质中的流动。 - Boussinesq近似（Boussinesq Approximation）：在对流换热问题的数值模拟中常用来简化浮力项的处理方法。该近似假设流体的密度只在重力项中因温度而变化，其他项中的密度则视为常数。 - 低雷诺数模型（Low-Reynolds Number Model）：用于处理层流和低速湍流流动的模型。在热循环试验箱中的流动分析中，该模型有助于精确描述流体在近壁区的流动和传热特性。 - 温度均匀性（Temperature Uniformity）：热循环试验箱中的一个重要参数，指箱内温度分布的均匀程度。温度均匀性对测试结果的准确性和可靠性具有重要影响。 - 恒温风速仪（Constant Temperature Anemometry）：实验测量中使用的一种仪器，能够提供稳定的温度和测量风速。在本文的研究中，它被用来获取热循环试验箱内的温度分布数据，并与数值模拟结果进行对比。 通过这项研究，研究人员旨在提高热循环试验箱内的温度均匀性，减少测试过程中的温度波动，进而提升测试质量和效率。通过对非均匀孔板的布局进行优化，可以更好地控制箱内的流场和温度分布，从而使得试验箱内的热环境更加稳定，满足更严格测试的需求。

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型，全称为"YOLO: You Only Look Once"的第五个版本。该模型以其高效和精确性在计算机视觉领域广泛应用，尤其适合实时目标检测任务。本训练数据集专注于“bullet数据”，即弹孔检测，这是一种特殊的目标检测场景，可能用于犯罪现场分析、安全监控或者军事应用。 YOLOv5模型的设计理念是快速而准确地识别图像中的物体。它通过单次前向传递来同时预测多个物体的边界框和类别概率，这使得它相比其他复杂的检测方法（如 Faster R-CNN 或 Mask R-CNN）更快。YOLOv5的最新版本采用了更先进的网络架构，包括 CSPDarknet53 作为主干网络，以及 SPP-Block 和 PANet 用于特征金字塔网络，这些改进进一步提升了模型的性能。 在训练YOLOv5模型时，首先需要准备标注好的数据集。在这个案例中，"VOCdevkit"是一个常见的数据集格式，源自PASCAL VOC（Visual Object Classes）挑战赛。VOCdevkit通常包含图像文件、对应的XML标注文件，以及数据集的元数据。XML文件包含了每个物体的边界框坐标和类别信息，这对于训练模型至关重要。 为了利用这个"bullet数据"集训练YOLOv5，我们需要进行以下步骤： 1. **数据预处理**：将VOCdevkit中的XML标注转换为YOLOv5所需的格式，即每张图片一个txt文件，其中列出每个物体的中心坐标、宽高和类别ID。 2. **数据划分**：将数据集分为训练集、验证集和测试集，常用比例如80%训练，10%验证，10%测试。 3. **配置文件**：修改YOLOv5项目的`yaml`配置文件，设置训练参数，如学习率、批大小、训练轮数、权重初始化等。 4. **训练模型**：运行YOLOv5的训练脚本，如`train.py`，使用命令行指定配置文件和数据路径。 5. **模型评估**：在验证集和测试集上评估模型性能，使用指标如平均精度（mAP）、精度-召回曲线等。 6. **微调优化**：根据评估结果调整模型参数或采用数据增强策略，如翻转、缩放、裁剪等，以提升模型性能。 7. **模型保存与应用**：将训练好的模型权重保存，以便后续推理或部署到实际应用中。 在弹孔检测这样的特定任务中，可能还需要针对小目标检测进行特别的优化，因为弹孔相对于图像的尺寸可能很小。可以尝试调整YOLOv5的锚点大小、增加小目标的样本权重，或者使用更适应小目标检测的网络结构。 使用YOLOv5进行弹孔检测，需要正确处理和准备VOCdevkit数据集，调整模型参数并进行训练。训练过程涉及多个环节，每个环节都可能影响最终的检测效果。通过不断迭代和优化，我们可以构建出一个高性能的弹孔检测系统。