展示WearableListView如何使用

列车振动matlab代码刀具磨损预测 基于物联网的工具磨损预测，该项目用于收集和分析MATLAB中的振动数据，并使用该数据预测工具磨损。 抽象的 通常通过基于概念的振动监测来预测工具磨损，其中在加工过程中产生的振动与工具磨损现象相关。 事先检测到工具磨损现象可以提高加工过程中的性能。 机器和工具振动的大量变化是通过MPU-6050传感器获取的，并上传到云服务器。 在速度，切削深度，进给速度和振动之间建立了关系。 利用从云服务器记录的所有值，对机器学习模式进行了训练，以在这种现象发生之前预测工具的磨损。 这些结果为实现工具和机器的在线监控以及预测性维护提供了初步的要素。 工具磨损预测 在此模块中，组件是NodeMCU和MPU-6050加速度计+陀螺仪，它们通过USB电缆连接到笔记本电脑，USB电缆是NodeMCU的电源。 传感器检测到加工过程中的振动，并将其发送到NodeMCU，将接收到的所有数据发送到MATLAB云平台Thingspeak。 诸如主轴速度和切削深度之类的加工参数在代码中进行了硬编码。 在MATLAB工作区中，已存储上传的数据并将其作为CSV文件导入。 导入的数据包含原始

Android wear 开发，获取心率（Heart Rate）；包含两个包，一个是获取心率的Demo，另一个是android wear 开发的依赖包wearable-1.0.0

通知事项 Android Wear项目显示了通过NotificationManagerCompat实现通知的方式。 移动的 包含智能手机应用程序的实现 穿 包含用于磨损的应用程序的执行

Abaqus中使用Archard理论计算关节磨损的子程序

华为Watch2等Android Wear穿戴手表升级到Wear OS2.16，该版本比2.8稳定省电。 搭配负一屏需要更新的“小问助手apk”，免得你到处去找安装包。 里面有adb命令教程，有一点经验的人都知道怎么玩的。

你好 包含示例的存储库，可开始使用 Android Wear 进行开发。 该存储库存储了 10 月 15 日在阿尔梅里亚考古博物馆举行的 Android Wear 简介讲座的示例。 这是项目列表： WearNotificationExample：显示 Android Wear 通知使用的示例。 WearUIExample：示例展示了如何在原生 Android Wear 应用程序中创建用户界面。 在此示例中，添加了 2 个活动来测试数据 API 和语音 API。 幻灯片：PDF 演示文稿 这些项目是根据 GPL 许可的，可以免费使用。

HWconWatchface 带有 HWcon 主题的 Android Wear Watchface

佩戴 GoPro 遥控器 Wear GoPro Remote 是一款 Android Wear 应用程序，可让您完全控制 GoPro 摄像机。 一些功能是： 更改相机模式（视频、照片、连拍、延时拍摄） 更改视频分辨率和帧速率。 更改时间间隔。 防火快门拍照，开始/停止视频并查看所拍摄照片的小预览。 通过握手来防火百叶窗（非常适合自拍）。 图片库浏览相机上的图像。 设置基本设置，如点测光、蜂鸣音量、倒置、LED。 找到相机。 关闭/打开相机。 截图 手机应用程序 -> 穿戴主要活动 -> - 相机模式选择器 -> 视频分辨率选择器 -> 延时间隔选择器 -> 设置 -> 图片库 -> 要做的事 与所有 GoPro 型号兼容（目前仅在 Hero3 White 上测试）。 观看实时预览（很高兴但不是必需的）。 改进 UI 设计。 在圆形手表上进行测试。

＃描述 该目录包含 GT Now 可穿戴应用模块的源文件和资源。