基于ZigBee无线传感器网络的监控零碎的设计与实现_王振玲

船用大型螺旋桨的尺寸较大,现有螺旋桨加工方法存在单面加工、桨叶振颤、二次装夹、加工周期长的问题。
针对这些不足,提出了双刀双面对称加工方法。
综合并联机构与串联机构的优点,搭建了基于混联机构的加工装置模型,可以实现螺旋桨一次装夹、双刀对称加工压力面和吸力面,有利于消除悬臂梁效应、减弱振颤、提高加工效率和加工精度。
引见了该加工装置的结构设计,对其机构运动参数进行解耦,推导出加工刀具的位姿控制算法。
应用ADAMS构建的仿真模型和原型样机验证了控制算法的正确性,为后续加工装备的研发打下了理论基础。

数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分

随着激光打标机使用范围的不断扩大，对激光打标的速度和精度要求也越来越高。
TI(德州仪器)公司的TMS320F2812DSP，是专门为工业

北京振中的TP900s手抄器驱动和对象以及例子，供大家下载和参考

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。