人脸识别技术可以应用于基于网络的身份认证，我们实现了基于WebCam的人脸识别与跟踪系统。
本文以WebCam采集的视频流为数据源，截取视频流中的单帧图像，通过转换彩色空间、人脸肤色建模、后处理操作和人脸定位算法实现了人脸检测，并以此为基础实现了在视频流中对于人脸的跟踪。
试验结果表明，我们所实现的人脸识别算法适用于近距离人脸的检测，可以应用于基于WebCam的身份认证。

Android视频采集+RTSP网上流行的开源项目

为充分利用数据资源中心在自动驾驶虚拟仿真平台建设中的经验，迎合企业在智能网联汽车研发验证方面的场景需求，解决行业在本土化功能安全评价方面的痛点问题，数据资源中心对基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟仿真平台建设研究进行了全面总结，从驾驶场景研究和分类、场景数据采集、场景数据处理和分析、场景数据库建设以及虚拟仿真平台搭建这五个层面进行深入分析和阐述，进而为行业提供切实可行的技术支持。

建立在西门子plc200基础上温度采集详细教程与模拟量举例

部分源程序如下：//=================测速计数处理===================================voidtimer1()interrupt3{time1++;}//+++++++++++++++++测速转换处理+++++++++++++++++++++++voidint1()interrupt2{longkA=0;uchartemp;TR1=0;if(SP_bit==0){TR1=1;SP_bit=1;}else{kA=time1*65536+TH1*256+TL1;temp=2500000/kA;SP_out=temp;TH1=0x00;TL1=0x00;time1=0x00;TR1=0;SP_bit=0;}}//================PWM处理与数据采集处理函数===================voidPWM_generator()interrupt1using0{if(flag==1){a--;if(a==0){flag=0;if(K_B_bit==1)a=UK;elsea=SP_in;}else{OUT_PWM=0;}}if(flag==0){b--;if(b==0){flag=1;if(K_B_bit==1)b=0xff-UK;elseb=0xff-SP_in;}else{OUT_PWM=1;}}m++;if(m==20){m=0;n++;if(n==40){n=0;EK0=SP_in-SP_out;PI_bit=1;}}}

使用TI的Zigbee协议栈，终端节点驱动BH1750及DHT11采集传感器数据，传输到协调器节点使用串口打印输出

代码通过51单片机对当前道路具体情况进行采集，然后通过单品机的计算实现小车前进方向的调整。

基于FPGA的高速数据采集系统的设计，设计系统的建立和软件的调试。

 微小井眼钻井技术是国外近年来发展起来一种前沿技术，具有成本低、安全环保和勘探开发效率高等特点。
通过A/D、D/A转换器将井下模拟信号转换为数字信号，经处理后，将数字信号在转换成模拟信号去控制设备，实现井下的采集、通讯、控制任务。
本文通过提出A/D转换器的选型原则，综合考虑性能参数、数字接口、原理结构、工作温度等各个方面，选择出适合随钻测量短节设计的A/D转换器，保证井下系统数据采集过程的稳定，对整个微小井眼钻井设备具有重要的作用。

本设计将对硬件选择以及结构进行设计，并且采用新型的可编程温度传感器TN901，它的优点是能直接与单片机完成数据采集和处理，实现方便、精度高，性能稳定，并且不需复杂的信号调理电路和A/D转换电路。
不需要使传感器TN901与人体接触，进行温度感应后，TN901就可以感应温度并且直接送入AT89S51单片机中，经过单片机的信号处理并将其送出，通过LCD1602显示屏进行显示。
这样的好处是可以快速并精准的测量出人体体温，与传统的水银体温计相比，它的优点是测量精准度高、测量时间短、并且方便读数。

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。