为平衡电网供需电子间的互补调度关系，提出基于深度学习的多能互补供需自适应调度方法。分级连接电子识别控制器与多能监测模块，获取精确的学习空间复杂度数值，完成基于深度学习的多能电子识别处理。在此基础上，建立自适应调度框架，借助基层组织内电子供需结构，计算互补偏离度的实值参量，完成新型多能互补供需自适应调度方法。实验结果表明，与传统非动态调度模型相比，所提方法将单位时间内供需输出电压提升至440 V，且提高了邻位电子间的调频速率，平衡了电网供需电子间的互补调度关系。

智能家居硬件小制作（含源码)《手势识别控制器》基于PAJ7620手势模块、L298N驱动板、arduino 目录智能家居硬件小制作（含源码)《手势识别控制器》基于PAJ7620手势模块、L298N驱动板、arduino介绍材料PAJ7620手势模块参数硬件连接库文件使用其他硬件制作手势识别控制器接线源代码 介绍 手势识别控制器，基于arduino、PAJ7620传感器，可实现9种手势识别，应用于制作各种智能硬件 控制电视、窗帘、门、计算机、手机、智能车、机器人等各种硬件 以下以控制电机为例子 材料 Arduino uno PAJ7620手势模块 Base shield扩展板（可选），使接线简单

随着可穿戴电子设备的发展，基于手势识别的人机交互技术已经成为研究热点。为减小可穿戴设备的体积和优化手势识别算法，提出了一种具有手势识别功能手指可穿戴控制器的设计方案。控制器由集成陀螺仪和加速度计的MEMS惯性传感器、WiFi无线通信模块和嵌入式微处理器组成。通过WiFi无线通信协议将手势运动姿态数据传送到计算机，提取出6类手势运动特征量，通过决策树分类器对其进行分类处理，结合姿态角对手势进行识别，无需模板匹配。通过对20位实验者测试的数据表明，平均手势识别准确率为97%，无需对测试者进行手势预训练。