在自动测控系统中，常需要测量和显示有关电参量。目前大多数测量系统仍采用变压器式电压、电流互感器，由于互感器的非理想性，使得变比和相位测量都存在较大的误差，常需要采用硬件或软件的方法补偿，从而增加了系统的复杂性。采用霍尔检测技术，可以克服互感器这些缺点，能测量从直流到上百千赫兹的各种形状的交流信号，并且达到原副边不失真传递，同时又能实现主电路回路和电子控制电路的隔离，霍尔传感器的输出可直接与单片机接口。因此霍尔传感器已广泛应用于微机测控系统及智能仪表中，是替代互感器的新一代产品。在此提出了利用霍尔传感器对电参量特别是对高电压、大电流的参数的测量。 　　1 测量原理 　　1．1 霍尔效应原理

RealSync在工作组和企业级的关键应用的容灾支持上，能够提供比竞争对手更低成本、更高投资回报、结构更灵活、更容易实施和维护的容灾解决方案，提供对主流的Windows、Linux和Unix等跨平台的Oracle数据库系统的复制和容灾切换支持。在大型企业和数据中心级的关键应用上，RealSync是完全满足数据中心级每秒数千条交易量的实时复制支持、秒级的数据库切换和99.9％以上的切换的可靠性容灾解决方案，并且通过处于打开（open）状态的备份数据库提供数据仓库、查询、统计报表和实验系统等支持企业应用模块的重新部署。 DSG RealSync数据库异构热容灾技术是一种针对Oracle数据库的高级灾难恢复解决方案，它旨在为关键业务系统提供高可用性和连续性。该技术的核心优势在于逻辑级别的数据复制，通过传输和执行数据库事务来保持主备数据库的一致性，确保在主数据库因故障无法使用时，备份数据库能立即接管，实现几乎零数据损失或最小化数据损失的切换。 RealSync的显著特点包括： 1. **异构环境支持**：RealSync能在不同的硬件平台、操作系统之间进行数据复制，兼容Windows、Linux和Unix等跨平台的Oracle数据库系统。这种异构环境的支持为企业提供了更大的灵活性，允许选择最适合的硬件和操作系统，同时也能在一个解决方案中统一管理不同平台的信息系统。 2. **开放的容灾数据库**：备份数据库在数据复制过程中始终保持开启状态，确保在源系统出现问题时，能够立即进行秒级的数据库切换。这不仅提高了容灾的时效性和可靠性，而且无需重新启动备份数据库，降低了中断时间。 3. **实时数据共享与负载分担**：由于备份数据库始终保持在线，RealSync可以提供实时数据共享服务，支持决策分析、报表系统快速的数据抽取，以及准实时查询，有效减轻主系统的负担。此外，还可以用于测试系统，利用真实生产数据进行试验，将容灾系统转化为一个利润中心。 4. **低带宽需求和灵活组网**：RealSync通过交易传输方式减少数据复制的量，降低对网络带宽的需求，支持TCP/IP网络传输，适应各种网络架构。系统支持1:1、N:1、1:N和双向容灾结构，增强了容灾策略的灵活性。 5. **数据中心级性能**：RealSync采用智能行映射（IRM）和DXF交易格式，实现了高性能的数据复制，满足数据中心每秒处理数千条交易的需求，超越了传统数据库容灾技术在数据中心应用的限制。 DSG RealSync是一种高效、灵活且经济的容灾解决方案，它通过创新的技术确保了关键业务系统的稳定运行，降低了灾难对业务的影响，同时优化了企业的IT投资回报。对于那些重视数据安全和业务连续性的大型企业和数据中心，RealSync提供了理想的选择。

随着科技的快速发展，人工智能技术已经经历了几次重大变革，并在2025年迎来了新一代的发展。新一代人工智能技术不仅在算法上取得了突破，更在应用层面展现出前所未有的潜力和广泛的应用前景。这些进步得益于计算能力的增强、大数据的积累、算法的革新以及跨学科融合的深入。新一代人工智能技术的一个显著特点是自主学习能力的提升，它通过不断学习和优化，能够更好地解决复杂的实际问题。 新一代人工智能技术的发展得益于以下几个方面： 硬件设施的进步为人工智能提供了强大的计算支持。随着量子计算、神经网络芯片等前沿技术的发展，人工智能的运算速度和效率得到了极大提升。这种计算能力的飞跃，使得处理大规模数据成为可能，进而推动了人工智能算法的快速发展。 大数据时代为人工智能提供了丰富的训练样本。在互联网、物联网、社交媒体等领域的数据爆炸性增长，为人工智能提供了足够的“营养”。通过分析和学习这些数据，人工智能可以更好地理解世界，并在多个领域中发挥重要作用。 再次，算法的创新是新一代人工智能技术的核心驱动力。深度学习、强化学习、迁移学习等多种机器学习方法的融合，使得人工智能不仅能够模仿人类的认知过程，甚至能在某些领域超越人类的能力。这些算法的进步，不仅提高了人工智能的准确度，还拓展了其应用范围。 跨学科的融合为人工智能的应用打开了新的大门。结合神经科学、认知心理学、语言学等领域的知识，人工智能开始在医疗健康、教育、交通、金融等领域展现出巨大的应用潜力。例如，在医疗领域，人工智能可以通过分析影像和基因数据，辅助医生进行疾病的早期诊断和治疗方案的制定。在交通领域，智能算法能够优化路线规划，减少交通拥堵，提升运输效率。 新一代人工智能技术的发展同时也带来了一些挑战。如何确保人工智能的安全性、可靠性以及道德伦理问题，是当前亟待解决的问题。此外，人工智能技术的普及也需要考虑到就业结构的变化，以及对人才培养和社会政策的调整。 新一代人工智能技术的发展和应用已经成为推动社会进步的重要力量。从理论研究到实际应用，人工智能正在渗透到我们生活的方方面面，其影响深远且广泛。未来，人工智能将继续在不断的创新和探索中前行，为人类社会带来更多的可能性。

人工智能技术自提出以来，经历了长期的发展和多次的技术革新，其对各行各业带来的影响日益显著。在新一代人工智能技术的推动下，我们正面临一场技术革命，它涉及数据、算力、算法等关键要素，并且正深刻影响着我们的生活方式和工作模式。 新一代人工智能技术的定义，源于其能够模仿人类的学习及其他智能行为，包括推理、语言理解、模式识别等。通过引入图灵测试和达特茅斯人工智能暑期研讨会建议书中的研究问题，人工智能确立了其作为独立学科的基础理论框架，涵盖了符号推理、机器学习和自然语言处理等核心研究方向。 在人工智能动力方面，计算技术的发展经历了四个时代：机械计算时代、电子计算时代、网络计算时代和智能计算时代。每个时代都代表着技术上的巨大飞跃，尤其是从物质到“思维”的转变，这是人工智能发展的重大突破点。当前，计算机技术已经达到了能够进行大规模、超大规模集成电路运算，并且在软件方面出现了数据库管理系统、网络管理系统和面向对象语言等重要技术。 新一代人工智能的发展方向主要包括大语言模型、自监督学习、强化学习和Transformer等。其中，大语言模型技术以自然语言处理为基础，不断优化和改进，让机器可以更精确地理解和生成自然语言，从而在与人类的交互中表现得更加自然和有效。例如，像ChatGPT和DeepSeek这样的技术正在改变我们与机器的交互方式，为用户提供更加智能化的服务。 人工智能技术的应用领域也越来越广泛，涵盖了生命科学、教育、科学探索、政务、新质生产力等多个方面。例如，“AI+教育”正在改变传统的教学方法，使学习变得更加个性化和互动。同时，人工智能也在“AI+政务”方面发挥着重要作用，提升了政府工作的效率和透明度。 另外，人工智能正在接替部分职业，取代那些重复性高、程序化明显的任务，从而释放人类从繁琐工作中解放出来，专注于更具创造性和战略性的工作。随着技术的不断进步，人工智能也将在不久的将来承担更多的角色，成为推动社会进步和产业变革的重要力量。 此外，新一代人工智能技术的发展还与数据、算力和算法密切相关。数据是人工智能的基石，没有足够和高质量的数据，机器学习模型就无法有效训练；算力是人工智能的能源，强大的计算能力可以加速模型的训练和推理过程；算法则是人工智能的大脑，决定着机器学习模型的学习效率和决策质量。 新一代人工智能技术的发展及其应用正在引领全球进入一个全新的时代，为人类社会带来了前所未有的机遇和挑战。技术的进步需要我们不断学习和适应，以确保能够充分利用人工智能带来的福祉，同时也要警惕其可能带来的负面影响，确保技术的发展符合人类社会的长远利益。

中国电信在2024年推出的一份白皮书《亚太区智算中心液冷应用现状与技术演进》全面审视了亚太区智算中心液冷技术的应用现状和未来技术发展趋势。白皮书的撰写得到了电信国际公司管理层的大力支持，并吸纳了国内外众多行业专家的知识与经验。参与的专家名单在文中被详细列出，体现出中国电信在推动行业技术发展方面的开放态度和合作精神。 2024年被定义为数据中心行业的“液冷元年”，这一年中，行业态度从初期的怀疑和观望，逐渐转变为理解和接受，最终是对液冷技术的坚定拥抱。中国电信早在2023年就开始关注智算技术的发展，并在同年12月提出了以“两弹一优”为核心的新一代AI智算基础设施建设指南，聚焦能源弹性、制冷弹性、气流优化三个维度，为智算基础设施管理提供了科学指导。 中国电信国际有限公司针对亚太地区智算中心液冷技术的应用情况和趋势展开了深入调研，旨在为亚太区智算基础设施行业提供方向。通过多场液冷应用相关的深谈会和数据中心访谈，收集了大量数据和观点，最终编纂成这本白皮书。白皮书的特色在于其工程师视角、国际化视野和深入调研，旨在为亚太地区数据中心从业者提供液冷技术价值的深入参考。 在调研和访谈过程中，得到了ASHRAE亚太地区各国分会的鼎力支持，反映出中国电信在全球通信企业中的领导地位和国际间的广泛合作。白皮书的发布体现了中国电信对于推动亚太乃至全球智算产业发展的长期承诺，以及其对一线产业声音的认真倾听和优质服务水平的追求。 第一章智算产业发展与液冷技术应用的机遇与挑战中，特别提到了GPU芯片的快速发展对能耗与散热带来的挑战，以及规模部署给机柜散热带来的新挑战。这些内容显示了当前智算中心面临的紧迫问题和潜在的解决方案方向。 白皮书的撰写过程和编委会感谢了每一位专家和工作人员的努力和贡献，强调了白皮书在理论基础和技术创新上对智算中心演进的价值和意义。中国电信国际有限公司在2024年底为整个行业提供了这一宝贵的参考资料，展望了在接下来的发展中，亚太地区乃至全球智算产业的发展前景。 这份白皮书对于理解智算中心液冷技术的现状与未来趋势提供了重要的视角，是电信行业在数据中心冷却技术领域的重要学术贡献，为中国乃至亚太区的智算中心液冷技术的发展和创新提供了坚实的基础。

内容概要：本文详细介绍了将时间维度融入A星算法，用于解决多AGV（自动导引车）在同一空间内路径规划和动态避障的问题。文中首先定义了一个新的三维节点类，增加了时间属性，使得每个AGV不仅有空间位置还有对应的时间戳。接着，作者提出了改进的邻居搜索方法，确保AGV移动时考虑到时间和空间的连续性。为了防止AGV之间的碰撞，还设计了一套冲突检测机制，利用字典记录各个时空点的占用情况。此外，加入了启发式函数的时间惩罚项，优化了路径选择策略。最后，通过Matplotlib实现了三维时空轨迹的可视化，展示了AGV在不同时刻的位置关系。 适合人群：对机器人导航、自动化物流系统感兴趣的开发者和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效管理和调度多台AGV的小型仓库或生产车间，旨在提高AGV的工作效率，减少因路径冲突导致的任务延迟。 其他说明：文中提供的代码片段可以帮助读者快速理解和应用这一创新性的路径规划方法。同时，作者分享了一些实用的经验技巧，如调整时间权重以适应不同速度的AGV，以及如何避免长时间规划陷入死循环等问题。

：“基于ssm+Tomcat技术的车库智能管理平台” 这个项目是采用Java的SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架与Tomcat服务器相结合，构建的一个智能车库管理系统。SSM框架是Java后端开发中常用的技术栈，它整合了Spring的核心功能、SpringMVC的Web层处理以及MyBatis的持久层操作，提供了强大且灵活的开发支持。 ：“基于ssm+Tomcat技术的车库智能管理平台.zip” 描述中提到的“.zip”文件表明这是一个压缩包，其中包含了车库智能管理平台的全部源代码和相关资源。该系统可能包括用户管理、车位管理、预约管理、支付功能以及报表统计等多个模块，旨在提升车库运营效率，提供便捷的停车服务。 ：“毕业设计 Java springboot ssm 微信小程序” 标签提到了“毕业设计”，这通常是指学生在完成学业时的最后一个项目，用于展示其编程技能和理解。同时，项目采用了Java语言，说明系统的主要开发环境基于Java。标签中的“springboot”可能表示项目还使用了Spring Boot，它是Spring框架的简化版本，能快速搭建应用，简化配置。此外，“微信小程序”意味着系统可能还提供了移动端的接入，通过小程序实现用户的实时查询和操作，增强了用户体验。 【压缩包子文件的文件名称列表】：基于ssm+Tomcat技术的车库智能管理平台 由于没有具体的子文件名，我们可以推测压缩包内可能包含以下内容： 1. **源代码**：src目录，包括Java源文件，分为model（模型）、controller（控制器）、service（业务逻辑）、dao（数据访问对象）等层。 2. **配置文件**：如applicationContext.xml（Spring配置）、struts.xml（SpringMVC配置）、mybatis-config.xml（MyBatis配置）等。 3. **数据库文件**：如sql脚本，用于初始化数据库表结构和数据。 4. **Web资源**：如静态HTML、CSS样式表、JavaScript文件等，可能包含前端页面。 5. **部署相关的文件**：如web.xml（Web应用配置）、pom.xml（Maven构建配置）。 6. **日志和文档**：可能包含项目的README、设计文档、需求分析等。 7. **测试代码**：单元测试或集成测试的类。 综合以上信息，这个项目展示了如何利用Java的SSM框架和Tomcat服务器来开发一个完整的后台系统，并通过Spring Boot实现微服务化，再结合微信小程序进行移动端的对接，实现了车库管理的信息化和智能化。这对于学习和理解Java Web开发，特别是SSM框架的使用，具有很高的参考价值。

内容概要：本文详细介绍了如何使用CST仿真软件进行超表面技术的研究，特别是聚焦与聚焦涡旋的全流程教学。首先简述了CST仿真软件及其在电磁场设计和优化中的重要性，接着解释了超表面技术的基本概念和应用背景。然后逐步讲解了CST仿真超表面的具体步骤，包括创建模型、设置边界条件、选择求解器、执行仿真计算和结果分析。对于聚焦和聚焦涡旋的教学部分，则分别展示了如何创建相关结构并通过调整参数优化其性能。最后提供了简单的伪代码示例，使读者能够直观地理解整个仿真过程。 适合人群：从事电磁场设计和优化工作的科研人员、工程师以及对该领域感兴趣的高校学生。 使用场景及目标：适用于希望通过理论学习和实践操作相结合的方式深入了解CST仿真软件和超表面技术的人群。目标是提高使用者对CST软件的操作技能，增强对超表面技术的理解，尤其是聚焦与聚焦涡旋的应用。 其他说明：文中提供的伪代码仅为示意，实际操作时需根据具体情况调整参数设置。此外，本文不仅限于理论讲解，还强调了动手实践的重要性，鼓励读者尝试不同的仿真案例以加深理解和掌握。

"COMSOL采空区瓦斯抽采技术及其模型研究——基于应力分布的孔隙率O型圈分布硕士论文",comsol采空区瓦斯抽 提供本模型的所对应的硕士biyelunwen，模型绝对正确，外加讲解视频， 干满满，根据自定义应力分布，实现孔隙率O型圈分布，很有启发性 ,comsol; 采空区瓦斯抽采; 模型; 硕士论文; 干货; 应力分布; 孔隙率O型圈分布; 启发,"COMSOL采空区瓦斯抽采技术及硕士毕业论文全解析：O型圈孔隙率应力分布实现方法" COMSOL软件在解决工程和物理问题上有着广泛的应用，特别是在复杂地质模型的模拟分析中。本文重点探讨了采空区瓦斯抽采技术，并构建了基于应力分布的孔隙率O型圈分布模型，为煤矿安全提供了新的研究视角和方法。 采空区是指在煤矿等地下资源开采过程中，由于矿石被采出而形成的空洞区域。这些空洞往往伴随有瓦斯等有害气体的积聚，如果没有有效措施进行抽取，很可能造成瓦斯爆炸、地面塌陷等安全事故。因此，研发高效的瓦斯抽采技术至关重要。 本文所提到的模型，基于COMSOL多物理场耦合仿真软件，能够模拟采空区的应力分布和孔隙率变化，进而实现O型圈分布的优化。通过自定义应力分布参数，研究者可以观察到不同参数下孔隙率的变化情况，为设计更合理的瓦斯抽采方案提供了理论支持和技术指导。 该硕士论文通过详细的理论分析和模型构建，全面解析了采空区瓦斯抽采技术的原理和应用。文章中不仅深入探讨了模型的构建过程，还提供了相应的模拟与计算方法，为煤矿安全提供了科学依据。此外，论文还通过实例分析，验证了模型的实用性和准确性。 值得注意的是，该研究成果具有很强的启发性，为解决类似复杂地质问题提供了新思路。通过模拟手段，可以在保证安全的前提下，对采空区进行深入研究，为采矿工程的优化提供可靠的技术支持。 随着数字化技术的发展，本文提到的模型和技术分析方法将有更广阔的应用前景。例如，在数字化的今天，通过模拟与计算，可以更高效地进行资源规划，优化开采流程，减少事故发生，提高煤矿的生产效率和安全水平。 在文件中提到的图片文件（如2.jpg、1.jpg、3.jpg），很可能是在模型构建和分析过程中生成的图表或模拟效果图，这些图片能够直观地展示模型的结构和仿真结果，辅助读者更好地理解和把握研究内容。 这篇硕士论文在采空区瓦斯抽采技术方面做了深入研究，提出了基于应力分布的孔隙率O型圈分布模型，并通过COMSOL软件进行模拟验证，为煤矿安全提供了新的研究方向和技术解决方案。研究成果不仅对学术界具有重要意义，也对实际生产有重要的指导作用。

三相光储交直流系统中的高效能充放电技术与并网控制,光储充交直流三相并网离网系统：基于Matlab仿真平台的光伏大功率储能充电桩一体化设计与控制策略研究,光储充交直流三相并网 离网系统 基于Matlab三相光伏储能充电桩（光储充一体化） 关键词：光伏大功率 储能 充电桩 LLC 电池 并网PQ控制 SPWM 恒压 恒流充电 提供两个仿真可对比看效果，如图一，二。 点击“加好友”可先看波形效果细节 1、光伏，功率600kW，采用电导增量法 2、储能系统 采用双向DCDC，buck-boost变器，采用电压外环，电流内环，稳定母线电压800V。 3、并网逆变器采用PQ控制，交流系统 含220V大电网，LC滤波器，采用SPWM调制 4、三组充电桩采用全桥LLC结构，输入800V左右，恒压输出350~480V，恒流输出100A~300A效果好（恒流设置越小达到稳定的时间越长，理论可以设0A空载运行），额定功率120kW，开关频率60k。 充电桩可设置不同工况运行。 具备恒流切恒压功能。 注：仿真运行时间很长，超过半小时，这是为了能满足LLC离散运行要求，把powergui设置的很小，导致运