动态速度优化（Dynamic Speed Optimization，DSO）是一种利用先进的数据科学和机器学习技术来改进船舶运营效率的方法，旨在降低燃料消耗，从而减少运营成本和环境影响。标题和描述中的核心概念是通过建模船舶性能曲线来实现这一目标。以下是相关的IT知识点： 1. **随机森林（Random Forest）**：这是一种机器学习算法，由多个决策树组成，每个树独立地对输入数据进行分类或回归。在本案例中，随机森林可能被用来预测不同速度下船舶的燃油效率，以找出最佳运行速度。 2. **scikit-learn**：这是一个广泛使用的Python库，用于数据挖掘和数据分析，包含各种机器学习算法。在这个项目中，scikit-learn被用作实现随机森林和其他可能的回归模型的工具。 3. **燃油成本（Fuel Costs）**：在船舶行业中，燃油成本是运营成本的主要部分。通过DSO，可以找到在保持航行时间不变的情况下，减少燃油消耗的策略，从而节省成本。 4. **船舶性能曲线（Ship Performance Curves）**：这些曲线描绘了船舶在不同速度下的功率、阻力、燃油消耗等关键性能指标。构建这些曲线是DSO的关键步骤，它们基于实测数据或理论计算。 5. **船速（Ship Speed）**：船舶的运行速度直接影响其燃油效率。通过模型预测，可以在考虑风、浪、潮汐等多种因素后，找到最优速度以降低燃油消耗。 6. **回归建模（Regression Modeling）**：回归分析是统计学的一种方法，用于预测连续变量（如燃油消耗）与一个或多个自变量（如船速）的关系。在这个项目中，回归模型可能用于估计船舶在不同条件下的燃油效率。 7. **Jupyter Notebook**：这是一种交互式的工作环境，常用于数据处理、分析和可视化。在DSO项目中，可能使用Jupyter Notebook来编写和展示代码、分析结果以及创建图表。 8. **项目结构（dynamic_speed_optimization-master）**：这个目录名暗示了这是一个Git仓库的主分支，可能包含了项目的源代码、数据集、分析报告和其他相关资源。 通过以上技术，DSO项目可以实现船舶运营的精细化管理，不仅有助于降低运营成本，还能响应全球对减少温室气体排放的要求，促进航运业的可持续发展。在实际应用中，这样的模型可能需要不断更新和优化，以适应变化的环境条件和船舶状态。

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This dissertation proposes three circuit design techniques for successive-approximation register (SAR) analog-to-digital converters (ADCs). According to the measurement results of the proof-of-concept prototypes, the proposed techniques are able to improve the operating speed and achieve excellent energy efficiency. The proposed techniques and chip measurement results are sketched as follows: The first technique is a monotonic capacitor switching procedure. Compared to converters that use the conventional procedure, the average switching energy and total sampling capacitance are reduced by about 81.3% and 50%, respectively. A 10-bit, 50-MS/s SAR ADC with the proposed monotonic capacitor switching procedure is implemented in a 0.13-μm 1P8M CMOS technology. The prototype ADC consumes 0.92 mW from a 1.2-V supply, and the effective number of bit (ENOB) is 8.48 bits. The resulting figure of merit (FOM) is 52 fJ/conversion-step. However, the signal-dependent offset caused by the variation of the input common-mode voltage degrades the linearity of ADC. We proposed an improved comparator design to avoid the linearity degradation. Besides, to avoid a clock signal with frequency higher than sampling rate, we used an asynchronous control circuit to internally generate the necessary control signals. The revised prototype is also implemented in a 0.13-μm 1P8M CMOS technology. It consumes 0.826 mW from a 1.2-V supply and achieves an ENOB of 9.18 bits. The resultant FOM is 29 fJ/conversion-step.

私信博主，可免费获得该标准！！！ ISO 16845-2:2018 Road vehicles — Controller area network (CAN) conformance test plan — Part 2: High-speed medium access unit — Conformance test plan 本文件规定了ISO 11898-2:2016中标准化的CAN物理层的符合性测试计划。它规定了静态和动态测试。动态测试包括ISO 11898-1:2015中标准化的部分实现的经典CAN协议和CAN FD协议的测试案例。静态测试描述了要在数据表中提供的数据。 ISO 16845-2 是一个国际标准，由国际标准化组织（ISO）制定，主要关注道路车辆的控制器区域网络（Controller Area Network, CAN）的符合性测试计划。这个标准的第二部分专注于高速介质访问单元（High-speed Medium Access Unit, HS MAU）的符合性测试计划。该文档是2018年的第二版，旨在确保CAN物理层与ISO 11898-2:2016标准的一致性。 CAN是一种广泛应用于汽车、工业自动化和其他领域的通信协议，因为它能有效处理实时数据并具有高可靠性和错误检测能力。HS MAU是CAN网络中的关键组件，负责数据传输和接收，以及介质访问控制。 标准的这部分详细描述了对HS MAU进行静态和动态测试的方法。静态测试涉及到检查HS MAU的数据特性，这些信息通常记录在数据表中，以验证其设计是否符合规范。这可能包括电气参数、物理尺寸和接口兼容性等方面的验证。 动态测试则更侧重于HS MAU在实际操作环境中的表现。这部分涵盖了经典CAN协议（基于ISO 11898-1:2015）以及CAN Flexible Data-rate (CAN FD)协议的测试案例。CAN FD是CAN的一种扩展，允许更高的数据传输速率，以满足更快的数据交换需求。动态测试会模拟真实环境下的通信场景，以检查HS MAU在接收和发送数据时的性能、错误处理能力和与其他节点的兼容性。 测试计划的目的是确保CAN设备的互操作性和一致性，这对于保证整个系统的稳定运行至关重要。通过遵循ISO 16845-2的测试程序，制造商可以验证他们的HS MAU是否满足标准要求，从而提高产品的质量和可靠性。 ISO 16845-2提供了一套全面的测试框架，用于评估HS MAU在道路车辆CAN网络中的功能和性能。这份标准对于车辆电子系统的设计者、制造商以及质量保证团队来说，是确保产品符合国际标准、保障通信质量和安全的重要工具。通过严格遵循此标准，汽车行业能够保证不同厂商设备之间的无缝连接，提升整体系统的稳定性和效率。

Video Speed Controller是一款可以帮助用户对HTML5视频进行加速和减速播放的谷歌浏览器插件，在chrome中安装了Video Speed Controller插件以后，用户就可以在使用chrome自带的HTML5播放器播放视频的时候，对视频的播放速度进行控制。还可以设置为0.07倍-16倍，不像大多平台只能设置到2倍，并满足不了有时候的需求。 安装插件后左上角会显示浮窗，我们可以手动设置调整速度和其他功能。（仅支持HTML5播放器）

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