提出了一种新型非反转归零(RZ)码的可重构全光逻辑门方案。
该方案基于单个半导体光放大器(SOA)和可调谐光带通滤波器(TOBPF)。
利用SOA的四波混频效应和交叉增益调别(XGM)效应，实现了RZ码信号的多种功能逻辑运算。
在不改变实验装置的情况下，通过调节带通滤波器中心波长和信号光功率，可以在不同逻辑功能之间进行切换。
实验实现了10Gb/s全光信号间的“与”,“非”,“或非”,“同或”,“·B”,“A·B”等基本逻辑运算。
与用连续光作为探测光不同的是，本方案采用了时钟信号作为探测光，这样各个逻辑门的输出均为非反转RZ码，有利于不同逻辑门的进一步组合。

0引言　　低噪声放大器(lownoiseamplifier，LNA)是射频接收机前端的重要组成部分。
它的主要作用是放大接收到的微弱信号，足够高的增益克服后续各级(如混频器)的噪声，并尽可能少地降低附加噪声的干扰。
LNA一般通过传输线直接和天线或天线滤波器相连，由于处于接收机的前端，其抑制噪声的能力直接关系到整个接收系统的性能。
因此LNA的指标越来越严格，不仅要求有足够小的低噪声系数，还要求足够高的功率增益，较宽的带宽，在接收带宽内功率增益平坦度好。
该设计利用微波设计领域的ADS软件，结合低噪声放大器设计理论，利用S参数设计出结构简单紧凑，性能指标好的低噪声放大器。
　　1设计指标

高功率固体激光器工作在高重复频率时，增益介质因热量的沉积而发生热畸变，导致激光输出波前发生变化。
为此，利用相干调制成像技术通过记录单幅衍射光斑实现输出光场的波前测量，获得了放大器工作在1,5,7Hz频率时光学元件的热畸变相位。
实验结果显示，随着工作频率增大，热量向中心区域集中，热沉积效应明显增加了波前变化。

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

为了实现对中短距离的测量，比如在智能小车避障、车辆定位中对前方的障碍物进行判断，利用主控器件单片机和一系列外围器件进行超声波测距系统的设计。
具体设计包括超声波发射电路、超声波接收电路、液晶显示电路及温度补偿电路等硬件模块，并利用KeilC平台进行了相应的软件设计。
其中在接收电路中设计的增益控制部分有效地解决了当回波信号过于微弱时系统测量误差加大的难题。
在实验室对设计好的测距系统进行了实地性能测试，实验表明，系统的测距最大值为120cm，测量精度为0.1cm。

目录1．规格型号说明11-1．伺服驱动器型号说明11-2．驱动器与电机的组合21-3．驱动器与电机的尺寸31-4．技术规格52．外形与接插件92-1．接插件外形与清单92-2．电源插头X1、X2和编码器插头X6112-3．控制信号接口X5122-3-1．位置控制模式控制信号接线图122-3-2．速度控制模式控制信号接线图132-3-3．控制信号接线详解143．接线图263-1．电缆规格与最大长度263-2．I/O控制信号插头，编码器插头和外部反馈装置插头263-3．接线指示263-3-1．连接到电源接线端子的电缆263-3-2．连接到控制信号接口X5293-3-3．连接到编码器信号接口X6344．参数364-1．参数概略364-2．参数详解394-3．电子齿轮功能565．时序图576．保护功能607．操作说明658．增益调整728-1．调整方法与框图728-2．实时自动增益调整738-3．常规自动增益调整768-4．适配增益调整788-5．自动调整功能的禁止808-6．增益自动设置功能818-6．手动调整增益829．控制框图93

图示为一位置随动系统，放大器增益为Ka=40，电桥增益,测速电机增益V.s，Ra=7Ω，La=13.25mH，J=0.007kg.m2，Ce=Cm=0.45N.m/A,f=0.18N.m.s,减速比i=0.2

envi5.5最新版本支持最新WorldView-4等数据；
新增ENVIModeler建模工具，可以零代码构建工作流或者批处理；
新增ENVIPy，与ArcGIS一体化集成更加简便，支持与ArcGISPro一体化集成；
增加更多的ENVITask函数等。
ADS80Level-2产品（ENVI先前版本支持Level-1产品）Landsat8SurfaceReflectance数据PlanetScope数据Sentinel-2Level-2A，包括AmazonWebServices分发的文件l哨兵-3海洋和陆地彩色仪（OLCI）和海陆地表温度辐射计（SLSTR）数据UrtheCastTheia数据使用DoD插件，ENVI可以读取带有RSM空间参考的NITF数据，同时可将RSM空间参考保存到ENVI头文件，并且支持使用相同的空间参考信息填充新的NITF文件。
将ADS80分块文件作为一个组合影像而不是单独的TIFF文件打开。
读取SPOT-7和PleiadesDIMAPV2影像反射率增益和偏移，进而可以使用辐射校正工具将影像定标为大气表观反射率（top-of-atmospherereflectance）。

HI600E系列为通用电化学测量系统。
下图为仪器的硬件结构示意图。
仪器内含快速数字信号发生器，用于高频交流阻抗测量的直接数字信号合成器，双通道高速数据采集系统，电位电流信号滤波器，多级信号增益，iR降补偿电路，以及恒电位仪／恒电流仪（660E）。
电位范围为±10V，电流范围为±250mA。
电流测量下限低于10pA。
可直接用于超微电极上的稳态电流测量。
如果与CHI200B微电流放大器及屏蔽箱连接，可测量1pA或更低的电流。
如果与CHI680C大电流放大器连接，电流范围可拓宽为±2A。
CHI600E系列也是十分快速的仪器。
信号发生器的更新速率为10MHz，数据采集采用两个同步16位高分辨低噪声的模

提出了一种具有图案可重构性的宽带印刷锥形缝隙天线。
天线由四个锥形槽，一个可重新配置的微带到槽线过渡和四个引脚二极管组成。
通过适当布置偏置电压，可以通过简单的偏置电路实现四个端射辐射图。
测得的相对阻抗带宽为|S11|小于-10dB为71.3％，在所有工作模式下为1.57至3.31GHz。
在中心频率为2.4GHz时，四个方向的增益均高于6.4dBi。
实测结果与模拟结果吻合良好。
所提出的天线在宽带的四个可重新配置方向上具有良好的性能。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。