- 基于 Dify 1.4.2 的情绪压力测评 Chatflow，可直接导入 心理测评机器人.yaml 复用。 - 包含 5 题情绪压力量表、答案解析、打分循环、维度统计与 markdown 报告生成，支持提醒补充未答题。 - LLM 节点预设通义千问2.5 72B（dashscope），附心理伦理 system prompt，输出心理概述+评分+建议。 - 适用于 HR、心理服务、社群助手等场景，可拓展指标、改写问题或串接自有知识库。 使用方法： 1. 通过导入DSL文件直接导入自己的Dify中 2. 修改一下模型节点的模型选择即可使用

2023年电赛综合测评聚焦于运动目标控制与自动追踪系统，这是一项技术性极强的赛事，主要考查参赛者在嵌入式系统设计、图像处理、控制算法等方面的知识和实践能力。电赛，全称为全国大学生电子设计竞赛，是一项面向高校学生的科技创新活动，旨在通过实际的工程问题来锻炼学生的工程实践能力和团队协作能力。 运动目标控制与自动追踪系统是电赛中一个较为复杂的应用题目，它要求参赛队伍不仅要解决目标检测和跟踪问题，还要考虑如何通过电机、舵机等执行机构实现对运动目标的准确控制。这类系统广泛应用于机器人、监控、无人机等领域，具有极高的实用价值和研究意义。 在实际开发这样的系统时，首先需要确定目标检测的方法。常见的目标检测技术包括但不限于图像分割、背景减除、边缘检测、特征匹配等。在选定目标检测技术后，还需要设计一套有效的跟踪算法来持续锁定目标。例如，可以采用卡尔曼滤波器、粒子滤波器或基于深度学习的目标跟踪模型等。 接着，控制系统的设计与实现也是一大挑战。控制系统需要根据目标的动态特性，实时地计算并输出控制信号，驱动电机或舵机等执行元件，完成对目标的精确追踪。这里常常会用到PID控制算法，因为它简单且易于实现，能够根据系统误差动态调整控制量，达到快速稳定跟踪的目的。 在本赛事的题目中，参赛者需要设计并实现一套运动目标控制系统。从给出的文件名称列表可以看出，参赛者可能使用了OpenMV这个开源视觉模块来处理图像数据，以及STM32F103C8T6这种广泛使用的32位ARM微控制器来执行控制算法。OpenMV是专为机器视觉应用设计的，拥有简洁易用的Python编程接口，适合快速原型开发。而STM32F103C8T6则以其高性能和高可靠性，在工业控制领域有着广泛的应用。 结合文件名称中的“单独openmv舵机”、“追小球的云台带pid”、“Openmv➕Stm32f103c8t6”，可以推断出参赛者在项目中可能采取了以下步骤：使用OpenMV进行图像处理和目标检测；然后，将处理后的数据传输至STM32微控制器，微控制器基于这些数据执行PID控制算法驱动舵机或云台来追踪目标；确保整个系统的稳定运行和精确控制。 此外，从“追小球”的描述可以进一步推测，目标可能是球形物体，这在机器视觉中相对容易检测和跟踪，因为其特征明显，容易从背景中区分出来。当然，这个假设还需要依据具体的项目需求和环境因素进行调整。 对于参赛者而言，除了技术实现外，还需要考虑系统的整体布局，包括硬件选型、电路设计、算法优化、调试过程等，这些都是电赛考核的重要内容。 电赛综合测评中的运动目标控制与自动追踪系统是一个涉及多学科交叉的项目，不仅考验参赛者的理论知识和编程能力，还考验他们解决实际问题的能力和创新意识。通过这样的竞赛，学生能够在实践中深入理解并应用现代控制技术和计算机视觉理论，为将来的科研或工程工作打下坚实的基础。

本资源收集了历届电子设计竞赛（电赛）的试题及综合测评资料，包括真题和模拟题。试题涵盖了电子设计、硬件调试、嵌入式系统等多个方面的内容，旨在帮助参赛者全面了解电赛的考试形式、题型和难度，提升解题技巧和竞赛水平。 适用人群： 准备参加电子设计竞赛的学生，特别是电子工程、计算机科学等相关专业的学生。同时，对于对电子设计和硬件编程感兴趣的任何人，都能从中获得启发和收获。 能学到什么： 竞赛技巧： 通过学习历届电赛试题，了解竞赛的考试形式、规则和评分标准，掌握解题技巧和策略。 电子设计知识： 涉及电路设计、硬件调试、嵌入式系统等方面的知识，加深对电子设计原理和实践的理解。 综合能力培养： 电赛试题往往需要综合运用多个学科知识进行解答，培养解决实际问题的综合能力和创新思维。 阅读建议： 系统复习： 按照试题的分类和难度，有计划地进行系统复习，重点关注自己薄弱的知识点和题型。 多做练习： 多做真题和模拟题，尝试不同难度的题目，熟悉考试的题型和解题思路，提高解题速度和准确率。 通过学习和练习历届电赛试题及综合测评，参赛者将能够全面提升自己的电子设计和竞赛水平，为电赛的参赛和竞争做好充分准备。

D3FG 是一个在口袋中基于功能团的3D分子生成扩散模型。与通常分子生成模型直接生成分子坐标和原子类型不同，D3FG 将分子分解为两类组成部分：官能团和连接体，然后使用扩散生成模型学习这些组成部分的类型和几何分布。本文对D3FG进行了测评，包括：环境安装、分子生成、模型训练、报错排除、生成分子对接、高打分分子展示等；

├─01等保2.0标准差距自查指导书 │ └─安全计算环境测评指导书 │ ├─中间件 │ ├─数据库管理系统 │ ├─服务器 │ ├─管理后台 │ └─网络设备和安全设备 ├─02等保2.0测评指导书 │ └─等保2.0 权重表（新） ├─03等保2.0作业指导书 │ ├─安全区域边界 │ ├─安全物理环境 │ ├─安全管理中心 │ ├─安全管理制度 │ │ ├─安全建设管理 │ │ ├─安全管理人员 │ │ ├─安全管理制度 │ │ ├─安全管理机构 │ │ └─安全运维管理 │ ├─安全计算环境 │ │ ├─业务应用软件 │ │ ├─关键数据 │ │ ├─数据库管理系统 │ │ ├─服务器和存储设备 │ │ └─网络设备和安全设备 │ └─安全通信网络 ├─04等保2.0作业指导书（二级三级） │ ├─三级测评指导书 │ │ └─一、通用部分测评指导书 │ └─二级测评指导书 │ └─一、通用部分测评指导书 ├─05等保2.0作业指导书（三） │ ├─1.

目录 电赛综合测评.......................1 11年电赛综合测评一一单运放三角波发生器................. ... ................2 13年电赛综合测评一一1KHZ正弦波....................................................... ........3 13年电赛综合测评一一三角波.......................................................................4 13年电赛综合测评一-方波发生器...................... . . . ............ .. . ............5 13年电赛综合测评一一锯齿波....................................................................6 15年电赛综合测评一一方波可调电路..............

### 知识点详述 #### 言语理解推理题 言语理解推理题主要是对给定文本内容的理解、分析和推理能力的考察。例如，在第一题中，通过阅读一段关于高新科技成果转化的文本，要求考生选出最准确的复述。该题目考察考生对科技成果转化过程的理解，以及对文中重点信息的把握能力。正确答案为D，它强调了解决经济规模生产的工艺问题是转化过程中的一个重要环节。 第二题中，考生需要对中国四大传统节日的历史进行比较和排序。题目通过叙述各个节日的形成过程，考察考生对历史知识的掌握和信息整合能力。正确答案为C，它表明清明节的最终形成是在唐代，而非与晋文公重耳和介子推的传说直接相关。 言语理解推理题还包括词语填空题，如第三题所示。考生需要根据上下文内容，选择恰当的词语填入句子中，以使句子意思通顺合理。该题目主要考查对语言的运用能力和对句子整体意义的理解。 #### 资料分析题 资料分析题侧重考察考生对数据的分析、整理、计算和逻辑推理能力。题库中的资料分析题可能涉及大量的数据信息，要求考生从中提取关键信息，进行准确的运算，并得出合理的结论。这一部分题目的设计旨在衡量考生处理复杂信息和做出决策的能力。 #### 图形推理题 图形推理题则专注于对图形规律的识别、归纳和应用。考生需要根据一系列图形的排列规律，推理出下一个图形应当是什么，或者在给定的图形序列中找出规律。这些题目要求考生具有较强的逻辑思维能力和空间想象能力，能从图形的变换中发现内在的联系。 ###

数电的相关知识 ●逻辑门电路 ●组合逻辑电路 ●锁存器和触发器 ●时序逻辑电路 ●脉冲波形变换与产生电路 ●数模转换电路

SurfDock 来源于中国科学院上海药物所的郑明月为通讯作者的文章：《SurfDock is a Surface-Informed Diffusion Generative Model for Reliable and Accurate Protein-ligand Complex Prediction》于2024 年 11 月 27 日正式发表在 《Nature Methods》上。在文章中，SurfDock 在多个基准测试中展现了卓越的表现，包括 PDBbind 2020 时间分割集、Astex Diverse 集和 PoseBusters 基准集。在模型中，SurfDock 将多模态蛋白质信息（包括表面特征、残基结构和预训练的序列级特征）整合成一个一致的表面节点级表示，这一能力对实现高对接成功率和改善构象合理性起到了重要作用。SurfDock 的另一个特点是其可选的弛豫（构象优化），旨在进行蛋白质固定配体优化，从而显著提高其准确性。 我们的测评结果显示，生成的小分子构象还是比较合理的，同时生成的结合模式与晶体非常接近。

在当今社会，大学生群体的心理健康问题日益受到社会各界的重视。为了更好地服务于大学生的心理健康，提升其生活质量，出现了一款名为“大学生心理健康测评管理系统”的微信小程序，该系统采用SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架进行开发，同时提供了源码、数据库以及完整的论文和启动教程，方便用户和开发者进行操作和研究。 该系统主要面向大学生、心理咨询师以及相关教育工作者。它不仅能够帮助大学生进行自我心理评估，还能为心理咨询师提供一个便捷的管理平台，使他们能够更高效地管理学生的心理健康数据，并为他们提供定制化的心理咨询服务。系统设计时还充分考虑到了用户的隐私安全，确保了个人信息的安全性和数据的保密性。 在技术架构上，该系统采用了当前流行的SSM框架。Spring框架作为整个系统的核心，负责整个系统的控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）。SpringMVC则是作为系统的控制器，处理用户的请求和响应，同时它也负责系统视图的跳转。MyBatis作为数据持久层的框架，通过与数据库的交互，实现数据的CRUD操作，即增加、查询、更新和删除。 该系统为用户提供了一个简洁友好的用户界面，用户可以通过微信小程序方便快捷地访问和使用系统功能。在微信小程序中，用户可以进行个人心理测评、查看测评结果、预约心理咨询服务等操作。同时，系统还为心理咨询师提供了后台管理功能，他们可以通过管理平台进行用户信息管理、测评结果分析、预约管理、数据统计等工作。 除了实际的系统功能，该毕业设计项目还附带了完整的论文文档。论文中详细介绍了项目的开发背景、研究意义、需求分析、系统设计、功能实现以及测试结果等内容。这使得该项目不仅具有实践价值，还具备了一定的理论研究深度，对于相关专业的学生来说，是学习和参考的优秀范例。 项目的启动教程提供了详细的安装和配置指导，即使是初学者也能够快速上手。教程涵盖了从环境搭建、系统部署到功能测试的全过程，确保用户能够顺畅地体验到整个系统的功能。 这款“大学生心理健康测评管理系统”微信小程序结合了现代技术与心理健康教育的实际需求，为大学生的心理健康维护提供了一个有效的工具。同时，该项目的源码、数据库和论文的开放，也为教育技术领域的研究和实践提供了宝贵的资源。