《图边染色：Vizing定理与Goldberg猜想》是一本专注于图论领域的专著，尤其深入探讨了图的边染色问题。这本书属于Wiley Series in Discrete Mathematics and Optimization系列，致力于探讨离散数学及优化问题。该书没有包含程序代码，而是纯粹的数学分析。在数学领域中，这本书是研究Vizing定理与Goldberg猜想的重要文献。 Vizing定理是图论中一个核心定理，它与图的边染色密切相关。这个定理指出，在一个简单图中，边被染色的最小颜色数目等同于该图的最大度数（即与某个顶点相连的最大边数）。换句话说，Vizing定理提供了一个确定边染色所需最少颜色数目的方法。这一理论在互联网架构设计、电路设计等领域有着广泛的应用。比如，在设计集成电路板时，需要对走线进行有效地颜色编码，以确保走线不会发生交叉干扰。Vizing定理为这种颜色编码的最小化提供了理论基础。 另一个与边染色相关的概念是Goldberg猜想。这个猜想是关于平面图边染色的一个重要问题。简单来说，Goldberg猜想尝试对平面图的边染色进行最优的颜色数量估计，特别是在平面图中，边染色所需的颜色数目是否始终不超过最大度数加一。尽管Vizing定理给出了非平面图的一个界限，但平面图的情形更为复杂，且猜想尚未被完全证实。如果Goldberg猜想成立，它将在图论领域提供一个极为重要的结果，为平面图的边染色问题提供一个明确的解答。 此外，本书的作者包括Michael Stiebitz、Diego Scheide、Bjarne Toft和Lene M. Favrholdt，他们都是在图论和离散数学领域有所建树的专家学者。书中的内容深入浅出，对于深入理解图的边染色问题及其在实际问题中的应用大有裨益。 从《图边染色：Vizing定理与Goldberg猜想》的描述中，我们可以了解到，这本书为读者提供了深入研究图边染色理论的机会，并且将这些理论与实际应用相结合。尽管没有程序代码，但书中的理论分析为编程实现和应用提供了理论支持。在离散数学与优化领域，理解和掌握这些概念对于解决实际问题具有重要意义。 为了更好地理解图的边染色，读者需要掌握图论的基础知识，如顶点、边、度数、图的类型（简单图、多重图、平面图等）、图的染色、最大度数等概念。在此基础上，Vizing定理和Goldberg猜想则为这些基础知识提供了深入探索的途径和挑战。 在互联网架构和集成电路设计的实际应用中，图的边染色问题可以转化为网络数据包的路由问题，或者是电路板布线的颜色编码问题。在这些应用中，要求边的染色必须满足特定的条件，如无交叉干扰、满足带宽限制等。Vizing定理和Goldberg猜想为此类问题提供了理论上的最优解或近似解的界限，从而帮助设计者优化其网络架构或电路布局。 《图边染色：Vizing定理与Goldberg猜想》一书对图论领域的研究者和从业者来说，是一份宝贵的参考资料。它不仅系统地介绍了相关定理和猜想，而且将这些数学理论与实际应用相结合，帮助读者深化对图边染色问题的理解，并在互联网架构和集成电路设计等领域实现更有效的应用。

本书系统阐述云-边-端融合计算的架构、关键技术与应用场景。涵盖云计算服务模型、边缘智能、终端设备性能，以及协同系统中的任务卸载、资源管理与安全隐私优化。结合智能交通、智慧城市与工业物联网实例，揭示低延迟、高可靠、节能高效的下一代计算范式。面向研究人员与工程实践者，提供前沿理论与深度案例分析。 云边端融合计算是当前信息技术领域内的一项重要研究方向，它通过云计算、边缘计算与终端设备的融合，为用户提供低延迟、高可靠和成本效益的服务。本书全面系统地阐释了这一领域的架构、关键技术与应用场景，覆盖了云计算服务模型、边缘智能、终端设备性能，以及协同系统中的任务卸载、资源管理与安全隐私优化等多个方面。 云计算服务模型包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等，是构建大规模数据处理和存储能力的基础。边缘计算则是在网络边缘部署的分布式计算模式，它能够减少数据传输距离，降低响应时间，提高系统的即时反应能力。终端设备性能则是指终端设备在进行数据处理、存储和交换时的性能指标，它们直接关系到用户体验。在云边端融合计算中，需要综合考虑这些方面，以实现整体性能的最优。 在技术实现方面，云边端融合计算涉及到任务卸载、资源管理和安全隐私优化等关键技术。任务卸载是指将终端设备的计算任务转移到边缘和云端，以减少终端设备的处理压力，并利用边缘和云端强大的计算能力来处理复杂的计算任务。资源管理包括动态资源分配、资源调度和能耗管理等，目的是提高计算资源的使用效率，降低系统运营成本。安全隐私优化则关注如何在保障数据安全和用户隐私的前提下，充分利用云边端计算资源。 本书还结合了智能交通、智慧城市和工业物联网等多个领域的实际应用案例，分析了云边端融合计算在这些场景中的具体应用。例如，在智能交通系统中，通过融合计算可以实现实时的交通数据分析和预测，优化交通流量管理；在智慧城市中，融合计算可以用于城市基础设施的智能化管理，提高城市运行效率；在工业物联网中，融合计算可以实现对生产线和设备的实时监控与维护，提升工业生产的安全性和效率。 本书的内容面向研究人员和工程实践者，旨在提供前沿理论知识和深度案例分析，帮助读者掌握云边端融合计算的最新发展，并应用到实际工作和研究中。全书不仅介绍了相关背景知识，还深入探讨了融合计算的演进过程、核心概念、使能技术、架构设计和系统实现。同时，针对不同的云边端协同系统和应用，本书也探讨了先进的性能建模方法和最新的卸载与调度策略。 本书作者Junlong Zhou为南京理工大学计算机科学与工程学院副教授，其研究方向涵盖了边缘计算、云计算和嵌入式系统等领域。他的研究成果和专业知识为本书内容提供了深厚的理论基础和实践经验。 云边端融合计算是一种先进的计算范式，它为实现更高效、更智能的信息系统提供了新的思路和方法。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，未来将会有更多的创新和突破出现在这一领域。

基于双闭环控制与最近电平逼近调制的MMC模块化多电平换流器仿真研究：含技术文档、Matlab-Simulink实现、直流侧11kV交流侧6.6kV电压电流稳态对称仿真分析,基于双闭环控制与最近电平逼近调制的MMC模块化多电平换流器仿真研究：含技术文档、Matlab-Simulink实现、直流侧11kV交流侧6.6kV电压电流稳态对称仿真分析,双闭环＋最近电平逼近调制MMC模块化多电平流器仿真（逆变侧）含技术文档 MMC Matlab-Simulink 直流侧11kV 交流侧6.6kV N=22 采用最近电平逼近调制NLM 环流抑制（PIR比例积分准谐振控制），测量桥臂电感THD获得抑制效果。 功率外环 电流内环双闭环控制 电流内环采用PI+前馈解耦， 电容电压均压排序采用基于排序的均压方法， 并网后可以得到对称的三相电压和三相电流波形，电容电压波形较好，功率提升，电压电流稳态后仍为对称的三相电压电流。 ,核心关键词：双闭环控制; 最近电平逼近调制; MMC模块化多电平换流器; 仿真; 逆变侧; 技术文档; Matlab-Simulink; 直流侧; 交流侧; NLM; 环流抑制; P

EDGE无线路由器能使您的局域网共享EDGE无线连接。具有地址转换(NAT)以及其它的网络服务功能。EDGE无线路由器可用于中小企业，家庭Internet共享上网，工业图像，视频，等大数据量传输。把它连接到以太网上，这个以太网的用户就可以共享上网。具有地址转换(NAT)以及其它的网络服务功能。

CST可调谐太赫兹超材料吸收器仿真教学，石墨烯，二氧化钒，锑化铟等材料设置 包括建模过程，后处理，吸收光谱图教学等 包括宽带吸收器、窄带，以及宽窄带吸收器设计 ,CST仿真; 可调谐太赫兹超材料吸 随着科技的进步，太赫兹波段的研究逐渐成为物理学与材料科学的热点。太赫兹波段位于微波与红外之间，具有极高的应用潜力，尤其在无线通信、生物医学成像、安全检测等领域有着广泛的应用前景。然而，太赫兹波段的材料技术一直是该领域发展的瓶颈之一。超材料，作为一种具有特殊电磁特性的合成材料，为突破这一瓶颈提供了新的可能性。 CST软件是一款专业的电磁仿真工具，它可以用来模拟和分析电磁场分布、电磁波传播等物理现象，尤其适合用于太赫兹波段的研究。在本教学内容中，将介绍如何使用CST软件进行可调谐太赫兹超材料吸收器的仿真设计，涉及材料如石墨烯、二氧化钒、锑化铟等。 教学内容首先会从建模过程开始，详细讲解如何在CST中搭建太赫兹超材料吸收器的模型。这包括了选择合适的材料参数、设置正确的几何形状和尺寸、以及如何合理配置仿真的边界条件和初始参数。此外，还会介绍后处理的重要性，即如何从仿真结果中提取有价值的信息，例如电场分布、磁场分布、表面电流等，并最终绘制出吸收光谱图。 在此基础上，教学内容将展示不同类型的太赫兹超材料吸收器设计，包括宽带吸收器和窄带吸收器的设计原理和步骤。宽带吸收器能在较宽的频率范围内工作，而窄带吸收器则在特定的频率上有极高的吸收效率。教学还会结合实际案例，展示如何在CST中实现宽窄带吸收器的设计。 通过本教学内容的学习，学生将能够掌握太赫兹超材料吸收器的仿真设计方法，理解太赫兹波段的电磁特性，并能够运用CST软件解决实际问题。这对于培养太赫兹技术领域的专业人才具有重要的意义。 教学内容的实践性很强，不仅包含了理论知识的讲解，还提供了丰富的实例和操作步骤，帮助学生更好地理解和掌握太赫兹超材料吸收器的设计与仿真。此外，通过模拟实验，学生可以获得第一手的实验数据和仿真结果，加深对太赫兹技术和材料科学的深入理解。 本教学内容是一份结合理论与实践，内容全面、操作性强的教学材料，旨在培养学生在太赫兹波段材料与技术领域的研究与应用能力，推动太赫兹技术的发展和创新。

FPGA驱动舵机：Verilog代码详解与实现,FPGA Verilog 舵机驱动代码，FPGA驱动舵机 ,核心关键词：FPGA; Verilog; 舵机驱动代码; FPGA驱动舵机；,FPGA Verilog驱动舵机：代码实现与优化指南 在现代电子系统设计中，FPGA（现场可编程门阵列）由于其可重构性、高并行处理能力和快速原型设计等优势，成为了工程师们不可或缺的工具。尤其是在需要高性能和快速响应的场景下，FPGA与Verilog编程语言的结合更是展现了巨大的潜力。本文将深入探讨FPGA在舵机驱动领域的应用，通过对Verilog代码的详细解读，解析如何利用FPGA实现对舵机的有效控制。 舵机（Servo）是一种常用的执行元件，广泛应用于机器人、无人机、汽车等控制系统中。传统的舵机控制通常依赖于微控制器，但在一些对控制精度和响应速度要求更高的场合，使用FPGA来进行舵机控制具有明显的优势。FPGA的并行处理能力和可编程逻辑块，可以实现复杂的控制算法，同时保持低延迟的特性，这对于需要快速响应的舵机控制来说至关重要。 Verilog作为硬件描述语言之一，是实现FPGA编程的主要工具。通过Verilog代码，设计师可以描述硬件的行为，从而在FPGA上实现特定的功能。舵机驱动控制的实现，可以通过编写Verilog代码来定义一系列的逻辑门电路和寄存器，以生成PWM（脉冲宽度调制）信号，进而控制舵机的角度位置。PWM信号是舵机控制的核心，它通过调整脉冲宽度来控制舵机转到不同的角度。 在编程实现舵机驱动代码的技术分析中，首先要理解舵机的基本工作原理。舵机通过接收PWM信号，根据信号的脉冲宽度决定其转动角度。一般而言，舵机在20ms周期内接收到的脉冲宽度在1ms到2ms之间变化，对应的角度变化范围通常是0度到180度。因此，编写FPGA的Verilog代码时，关键在于如何生成符合这种规律的PWM波形。 FPGA驱动舵机的Verilog代码实现通常包括以下几个步骤：首先定义一个时钟分频模块，将FPGA板上的主时钟分频至20ms周期的时钟信号；设计一个计数器来产生PWM信号，通过改变计数值来调整脉冲宽度；将生成的PWM信号输出到舵机的控制端口。 优化方面，考虑到FPGA资源的高效利用和代码的可维护性，可以采用模块化的设计方法。将时钟分频、计数器、PWM生成等作为独立的模块设计，每个模块完成一个特定的功能。此外，为了适应不同类型的舵机，可以设计一个参数化的PWM生成模块，通过外部参数配置来适应不同脉冲宽度范围的需求。 在技术博客文章中，我们可以看到更多关于FPGA驱动舵机的应用案例和详细分析。这些文章通常会分享实际的编程经验，例如如何在Verilog中实现特定的控制算法，以及如何调试和优化最终的舵机控制效果。这些内容对于那些希望深入了解FPGA和Verilog在舵机控制领域应用的工程师们来说是宝贵的参考资料。 结合压缩包子文件的文件名称列表，我们可以看到包含了大量的技术分析、博客文章和相关文档。这些文件中包含了对FPGA驱动舵机技术的介绍、Verilog代码的解析，以及编程语言在实现舵机控制中的应用案例。其中还涉及到数据挖掘和机器学习中的一些高级主题，这表明FPGA驱动舵机的应用并不局限于传统领域，而是扩展到了更广泛的科技前沿。 FPGA在舵机驱动控制方面的应用，通过Verilog编程语言实现，不仅可以实现高性能的控制效果，还可以通过灵活的硬件编程满足多样化的控制需求。通过系统的技术分析、编程实践和案例分享，我们可以更好地理解FPGA和Verilog在舵机控制领域的巨大潜力和应用价值。此外，随着技术的不断进步，结合机器学习和数据挖掘技术，FPGA在舵机控制中的应用前景将会更加广阔。

本文详细介绍了EDGE IMPULSE平台的使用方法，包括如何创建工程、上传数据、设置标签、训练模型以及部署到OpenMV等步骤。首先，用户需要创建账号并新建工程，然后上传图片数据并设置标签。接着，通过创建impulse、选择图像处理和迁移学习方式，进行模型训练。训练完成后，用户可以在平台上测试结果并导出模型。最后，文章还提供了将模型部署到OpenMV的具体步骤，包括如何将.tflite模型文件和.txt标签文件放入OpenMV板并运行.py文件。 EDGE IMPULSE是一个用于开发机器学习模型的平台，尤其适合边缘计算场景。在使用EDGE IMPULSE之前，用户需要先注册账号并创建一个新项目。创建项目之后，接下来的步骤包括上传数据集和对数据进行标签化。数据集通常由图片、音频等格式组成，用户需要根据实际应用场景，为这些数据集附加适当的标签，以便于后续模型的训练和识别。 在数据准备就绪后，用户需要创建一个impulse，这个过程包括选择适合的数据预处理方式和神经网络架构。对于图像处理，通常可以选择不同的图像处理技术，包括图像的裁剪、缩放等。同时，在迁移学习方面，用户可以选择预训练的模型作为起点，以加快模型的训练速度并提高最终模型的性能。 模型训练是EDGE IMPULSE平台的核心功能之一。在这个过程中，用户需要配置训练参数，包括学习率、批次数、周期等。完成配置后，模型会开始学习，通过训练集来优化参数。训练过程中，平台通常会提供实时的性能指标，如准确率和损失值，以便用户监控训练进度和效果。 模型训练完成后，用户可以在平台上进行测试，验证模型在未见过的数据上的表现。这一步是评估模型泛化能力的重要环节，确保模型不仅仅是在训练集上表现良好。如果测试结果符合预期，用户可以选择导出模型，得到训练完成的模型文件。 在实际应用中，将训练好的模型部署到设备上是最终目的。EDGE IMPULSE平台支持将模型部署到多种硬件平台，其中提到的OpenMV是一个开源的机器视觉模块。用户需要将训练好的.tflite模型文件和.txt标签文件放入OpenMV板，并通过编写相应的.py脚本来加载模型、进行预测。 在整个使用流程中，EDGE IMPULSE平台提供了直观的图形界面和丰富的文档支持，使用户即使不具备深厚的机器学习知识背景，也能顺利地开发和部署机器学习模型。对于需要在资源受限的设备上运行机器学习模型的开发者来说，EDGE IMPULSE平台提供了一个高效便捷的解决方案。

《固态技术术语词典》第八版由JEDEC固态技术协会发布，它是针对固态技术领域的一份标准化文献。这份文件详细描述了固态技术领域内的标准术语和定义，旨在帮助制造商和采购者之间减少误解，促进产品的互换性和改进，并协助采购者在最小延迟内选择和获得适合的产品，无论这些标准在国内还是国际上使用。JEDEC标准和出版物的制定过程包括了准备、审查和通过JEDEC董事会的批准，随后又经过了JEDEC法律顾问的审查和批准。 JEDEC标准和出版物的采纳与它们是否涉及专利或特定的材料、工艺无关。JEDEC不对任何专利持有人承担任何责任，也不对采纳JEDEC标准或出版物的任何一方承担任何义务。在JEDEC组织内，有程序可以将JEDEC标准或出版物进一步处理，并最终使之成为ANSI标准。 根据这份文档，任何声称符合此标准的行为，必须满足标准中明确的所有要求。文档中还指出，如果有关于这份JEDEC标准或出版物内容的询问、评论或建议，应通过JEDEC所提供的地址或在www.jedec.org的标准和文件部分提供的替代联系方式进行。 这份文档在技术上，通过OCR扫描技术来识别和记录信息，但因为技术限制，个别文字可能存在识别错误或遗漏，因此在阅读和理解文档内容时，需要自行进行适当调整以确保通顺性。

用了很多年，可以方便查看上百种节日，可惜早期源码只能在IE8才可以正常浏览，为了方便查看各种假期时间和计划假期，将修改后兼容傲游，EDGE,IE11,chrome,360浏览器，极速浏览器的HTM源码分享给大家使用，在任一浏览器打开就可以直接使用。 包括日历、世界时间、农历、阳历、阴历、节日、时区、节气、干支、生肖等。 这个是修改后的兼容版，不是那些早年前的历史版，方便没有修改能力的人使用。 直接将HTM文件拖入任何浏览器或右键选择一个浏览器就可直接使用！

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