本项目是一个基于Android的移动医疗终端系统，由Android手机端应用软件和硬件测量设备构成，主要面向居家养老的老年群体心脑血管疾病、糖尿病监测和健康护理方面。
使用本系统可以足不出户，居家方便快速检测血压、血糖指标，自助进行心脏听诊。
一方面这些测量所得的健康数据可以被推送到指定的远程医疗机构或社区卫生服务站，医生专家们依此对老年人建立长久的电子医疗档案，以便远程分析监控或就医治疗；
另一方面，终端也可根据测量数据智能分析辅助诊断，如血压异常，心脏听诊音异常等，并将这些数据绘制成趋势图表统计近期健康状况；
特别的终端还加入亲情关怀功能，将测量的健康数据以短信的形式定时发送到指定的家属手机上，便于监护人及时监测关注老人们的健康状况。
考虑到老年群体们的使用习惯，系统在界面上进行了特别设计，如字体较大，操作简单，提供大量的使用帮助。
系统主要功能包括血压检测、血糖检测、心脏听诊录音、相关健康信息收集等模块，主要使用的技术有AndroidUI设计、SQLite轻量级数据库存储健康信息、Android蓝牙通信协议及数据传输、图形绘制、摄像头采集图像加工和存储、声音媒体信息处理、软件工程管理等技术。
本项目编码GBK默认编译版本4.1.2，带有论文，（不过文中所述的硬件部分不太清楚使用的什么设备）

PID参数可以通过工程整定方法整定，也可以通过使给定的性能指标达到最大或最小来确定。
对于给定的性能指标，通过单纯形替换法寻优，得到使性能指标达到最小时的PID值。
通过matlab编程实现。

nmon分析文件指标详解

GJB548B-2005微电子器件试验方法和程序.pdfGJB1909A-2009装备可靠性维修性保障性要求论证.pdfGJB5000A-2008军用软件研制能力成熟度模型.pdfGJB／Z35-93元器件降额准则.pdf（高清正版）GJB8354-2015.pdfGJB438B-2009军用软件开发文档通用要求.pdfGJB451A-2005可靠性维修性保障性术语.pdfGJB150.16A-2009军用装备实验室环境试验方法第16部分：振动试验.pdfGBT2298-2010机械振动、冲击与状态监测词汇.pdfGJB1364-1992装备费用-效能分析.pdfGJB360B-2009电子及电气元件试验方法.pdfGJBZ1391-2006故障模式、影响及危害性分析指南.pdfGJB1032-90电子产品环境应力筛选方法.pdfGJBZ768A-1998故障树分析指南.pdfGBT19000-2016质量体系基础和术语.PDFGBT2422-2012环境试验试验方法编写导则术语和定义.pdfGJB150.18A-2009军用装备实验室环境试验方法第18部分：冲击试验.pdfGJB5234-2004军用软件验证和确认.pdfGJB450A-2004装备可靠性通用要求.pdfGJB368B-2009装备维修性工作通用要求.pdfGJB2786A-2009军用软件开发通用要求.pdfGJB179A-1996计数抽样检验程序及表(2).pdfGJB3677A-2006装备检验验收程序.pdfGJB1371-1992装备保障性分析.pdfGJB179A-1996计数抽样检验程序及表.pdfGJB3206A-2010技术状态管理.pdfGJB1362A-2007军工产品定型程序和要求.pdfGJB152A-1997军用设备和分系统电磁发射和敏感度测量.PDFGJBZ9000A-2001质量管理体系标准-基础和术语.pdfGJB2547-1995装配测试性大纲.pdfGJB／Z9000A-2001质量管理体系标准.pdfGJB／Z16-1991军工产品质量管理要求与评定导则.pdfGJB6600.1-2008.pdfGJB150.1-86《军用设备环境试验方法_总则》.pdfGJB900-1990系统安全性通用大纲.pdfGJB4239-2001装备环境工程通用要求.pdfGJB1488-1992军用内燃机电站通用试验方法.pdfGJB4050-2000武器装备维修器材保障通用要求.pdfGJB1686A-2005装备质量信息管理通用要求.pdfGJB908A-2008首件鉴定.pdfGJB9001A－2001质量管理体系要求.PDFGJB3872-1999装备综合保障通用要.pdfGJB2366A-2007试制过程的质量控制.pdfGJBZ127A-2006装备质量管理统计方法应用指南.pdfGJB9001B-2009质量管理体系要求.pdfmini2440之U-boot移植详细手册-20100419@www.bigDataBugs.com.pdfGJB_1406A-2005新版国军标_产品质量保证大纲_要求.pdfGJB747-1989_舰船电气设备外壳基本技术要求.PDFGJB151A军用设备和分系统电磁发射和敏感度要求.PDFGJB1442A-2006检验工作要求.pdfGJBZ114-1998新产品标准化大纲编制指南.pdfGJB150.15A-2009军用装备实验室环境试验方法第15部分：加速度试验.pdfGJB5713-2006装备承制单位资格审查要求.DOCGJB150.1A-2009军用装备实验室环境试验方法第１部分：通用要求.pdfGJB571A-2005不合格品管理.pdfGJB150.3A-2009军用装备实验室环境试验方法第3部分：高温试验(2).pdfGJB5296-2004指挥自动化系统指标体系.pdfGJB3206-1998技术状态管理.pdfGJB1407-1992可靠性增长试验.pdfGJB150.9A-2009军用装备实验室环境试验方法第9部分：湿热试验.pdfGJBZ4-1988质量成本管理指南.pdfGJB1712-1993军工产品承制单位质量保证体系认证的审核.pdfGJB1310A-2004设计评审(2).pdf

SignalFx客户端库该存储库包含用于检测Java应用程序和向SignalFx报告指标的库。
您将需要一个SignalFx帐户和组织API令牌才能使用它们。
有关SignalFx的更多信息并创建帐户，请访问。
我们建议使用CodahaleMetrics3.0+版通过Java发送指标。
您还可以使用YammerMetrics2.0.x（CodahaleMetrics的早期版本）。
有关CodahaleMetrics库的更多信息，请访问。
您也可以使用模块signalfx-java使用协议缓冲区将指标直接发送到SignalFx，而无需使用Codahale或Yammer指标。

数据包络法（DEA)matlab代码，计算方案的相对有效率和各项指标的权重

我们在安卓上进行性能测试时，如果想获取CPU以及内存等常用性能指标，linux系统自身就提供了现成的方法，谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具。
而相比之下，想要获取GPU的相关指标则没那么容易，甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知。
这一方面是由于系统没有提供相关接口与命令，另一方面似乎业界目前对于GPU的关注度不足，相关积累与沉淀较少，鉴于此，个人感觉GPU测试这一块也可以作为终端专项后面需要关注及攻克的课题。
通过这两天的调研，笔者将GPU的测试方法简单的分为两类：安卓官方提供的工具及方法；
GPU厂商提供的工具及方法。
下面将具体介绍这两类测试分析方法。
google

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

模电课程设计，关于音频功率放大器。
设计并制作一OCL音频功率放大器和与之匹配的直流稳压电源。
指标：PoM≥5W；
fL≤50Hz，fH≥15KHz；
中点电位≤100mV；
负载：8.2Ω；
输入电压50mV。

到靶能量和光斑分布参数是评价高能激光系统性能指标的重要参数，为准确测量中红外高能激光系统远场能量和功率密度的时空分布，采用热吸收和光电探测相结合的测量方法，研制了可用于大面积、长脉冲中红外高能激光测量的复合式光斑探测阵列。
探测阵列由石墨热吸收单元和PbSe光电探测器阵列、信号调理放大电路、数据采集单元和信号处理单元等几部分组成，有效测量面积为22cm×22cm，光斑测量空间分辨率为2.2cm，时间分辨率为20ms，能量测量不确定度小于10%，功率密度测量不确定度小于15%。
采用该系统，可实现高能量、大面积中红外高能激光光斑参数的综合测量。

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。