###2024年上海高职院校技能大赛样题——机器人系统集成应用技术（学生赛）####一、概述2024年的上海高职院校技能大赛中的“机器人系统集成应用技术”赛项旨在考察参赛学生的机器人系统集成设计、安装部署、编程调试等方面的能力。
本次竞赛分为三个模块，总时长为300分钟，选手需在此时间内完成全部竞赛内容。
该竞赛不仅测试学生的理论知识，还着重评估其实际操作能力和团队协作能力。
####二、竞赛规则与注意事项1.**任务书完整性**：选手应确保拿到的任务书完整清晰，如发现缺页或字迹模糊等问题，应及时向裁判报告并申请更换。
2.**竞赛时间管理**：参赛队伍需在5小时内完成竞赛任务，合理安排时间是获胜的关键之一。
3.**文件存储**：竞赛过程中所创建的所有程序文件必须存储于指定位置“D:\技能竞赛”，否则不予评分。
4.**竞赛保密性**：任务书中不得出现任何与参赛者身份相关的信息，否则成绩将被作废。
5.**设备保护**：参赛者应妥善使用竞赛设备，避免人为损坏。
6.**资料处理**：比赛结束后不得带走与比赛相关的任何资料，包括图纸、程序文件等。
####三、任务背景本次竞赛背景设定为企业需要对现有的机器人系统进行集成升级，以支持不同类型的汽车轮毂零件的生产。
这要求参赛者能够运用智能制造技术，结合工业机器人、视觉检测、数控系统等多种设备，实现生产线的自动化和智能化。
1.**集成需求**：参赛者需要设计一个能够处理多种零件的柔性生产线。
2.**产品特性**：轮毂零件具有特定的定位基准、RFID电子信息区域等特征，这些都需要在集成系统中得到妥善处理。
3.**工具选择**：参赛者需要根据不同的任务需求选择合适的工具，比如用于正面和背面拾取的不同工具。
####四、竞赛内容详解#####模块一：机器人系统方案设计和仿真调试（30分）1.**系统方案设计**：-设计各单元的布局分布，绘制布局方案图，并标注每个单元的功能。
-设计控制系统结构，并绘制控制系统通讯拓扑结构图，包括远程IO模块与PLC之间的连接方式和地址。
2.**系统仿真搭建**：-在虚拟调试软件中构建完整的机器人集成应用系统，包括但不限于工业机器人、数控机床、工具、仓储、分拣、检测、打磨等组成部分。
-定义仓储单元中的光电传感器功能，实现对产品零件的检测，并关联相应的变量。
-设置仓储单元的指示灯状态，通过改变颜色反映是否有料。
-定义仓储单元的托盘状态机，设置运动模式为平移，以模拟真实的仓储环境。
####五、职业素养评价竞赛过程中，除了技术层面的要求外，还会对参赛者的工具操作规范性、机械电气工艺规范性、耗材使用环保性、功耗控制节能性以及赛场纪律、安全和文明生产等职业素养进行全面评价。
####六、总结2024年上海高职院校技能大赛的“机器人系统集成应用技术”赛项不仅是一次技术实力的展示，也是对学生综合素质的一次全面考验。
参赛者需要具备扎实的专业知识、创新的设计思路以及严谨的工作态度，才能在这场竞争中脱颖而出。
通过参与此类竞赛，不仅可以提高个人能力，还能促进团队合作精神和技术交流，对未来的职业发展有着积极的影响。

利用密度泛函理论和非平衡格林函数技术，我们进行了之字形结构和传输特性的理论研究具有Stone-Wales（SW）缺陷的有机硅纳米带（SiNRs）。
计算的编队能量明显低于石墨烯和硅烯，这意味着SiNRs中此类缺陷的稳定性。
在理想偏置和SW偏置的SiNR中，都可以在一定的偏置电压范围内观察到负差分电阻（NDR）。
为了阐明机理，详细讨论了NDR行为，透射光谱和分子投射的自洽哈密顿量（MPSH）状态。

从工程师的应用角度来分析数字信号处理的脉络。
同时又从科学家的研究角度来探索数字信号的潜力和发展方向。
不同于教科书式的理论推导正确，意在启发读者从实用的角度来方向思考理论的模型。

本文介绍了一种通带发射参考脉冲簇（TRPC）超宽带（UWB）通信系统的接收机设计，并分析了本地振荡器固有的相位噪声存在下的误码率（BEP）。
基于相位噪声振荡器的统一模型，获得了理论BEP表达式，以评估相位噪声对密集多径信道中TRPC-UWB通信的BEP性能的影响。
在实际的IEEE802.15.4a信道模型下，还将提供和讨论半分析结果。

本书是一本全面介绍相对价值策略、股票市场中性策略、统计套利和配对交易策略的普及类入门书籍。
全书分为两部分：第一部分介绍套利与相对价值策略，适合对量化投资几乎不了解的入门级读者；
第二部分介绍统计套利与配对交易，适合有一定基础，希望了解统计套利和配对交易基础知识的读者。
本书作为一本专门介绍统计套利的普及册子，适合有志于从事量化投资与对冲基金领域工作的对冲基金经理及对量化投资有兴趣的普通投资者。

本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了滑模变结构控制的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。
全书共11章，主要内容包括滑模变结构控制发展综述、连续系统滑模控制、自适应鲁棒滑模控制、欠驱动系统滑模控制、反演及动态面滑模控制、基于滤波器及观测器的滑模控制、离散系统滑模控制、模糊滑模控制、神经滑模控制和机械手滑模控制。
每种控制方法都通过MATLAB仿真程序进行了仿真分析。

《信号和通信系统（第3版）》详细介绍信息传输系统方面的内容，包括信号、系统与噪声的基本理论和各种通信系统的基本原理。
全书共分5章，第1章确定性信号分析，第2章随机信号分析，第3章数字通信系统，第4章信号的调制传输，第5章噪声对通信系统的影响。
《信号和通信系统（第3版）》可作为高等院校电子信息工程、电子科学与技术、生物医学工程、计算机科学与技术等专业的教材和教学参考书，也可供相关专业科技工作者参考。

反演控制方法与实现《反演控制方法与实现》系统地介绍了反演控制方法的基本原理及其在不确定非线性系统中的应用。
《反演控制方法与实现》共分为6章，在介绍反演法的一般理论的基础上，重点论述了抑制参数漂移的自适应反演方法，考虑非线性干扰观测器的弱抖振滑模反演方法，针对系统模型部分未知的情况，使用模糊系统和神经网络估计系统中的未知部分，给出了基于智能系统的反演设计方法，同时本书介绍了系统状态未知情况下的反演设计方法。
针对各种情况本书均给出了详细的理论设计方法和Matlab仿真。
　《反演控制方法与实现》是作者在从事控制理论与控制方法研究的基础上完成的。
本书适用于从事非线性控制方法研究的工作人员和研究生参考。
前言第1章绪论1·1研究的背景及意义1·2李雅普诺夫稳定性理论1·2·1李雅普诺夫意义下的稳定性1·2·2有界性1·2·3李雅普诺夫稳定性理论1·3微分几何理论基础1·3·1李导数和李括号1·3·2微分同胚1·3·3控制系统的相对阶1·3·4输入状态线性化1·3·5状态反馈线性化的设计1·4反演法的基本原理1·5反演法的研究概况1·5·1自适应反演控制1·5·2鲁棒自适应反演控制1·5·3滑模反演控制1·5·4智能反演控制1·5·5其他反演控制方法1·6本书的主要研究内容第2章自适应反演控制方法2·1引言2·2常规自适应反演法2·2·1自适应反演法设计思路2·2·2仿真算例2·3抑制参数漂移的自适应反演控制2·3·1问题描述及预备知识2·3·2抑制参数漂移的自适应反演控制器设计2·3·3系统稳定性分析2·3·4仿真算例2·4扩展的自适应反演控制2·4·1问题描述2·4·2参数自适应律的设计2·4·3基于动态面的扩展反演控制器设计2·4·4稳定性分析2·4·5仿真算例2·5仿真算例的Matlab实现2·5·1节仿真算例的Matlab实现2·5·2节仿真算例的Matlab实现2·5·3节仿真算例的Matlab实现2·6本章小结第3章不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·1引言3·2滑模控制基本原理3·3匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·3·1问题描述3·3·2滑模反演控制器设计3·3·3滑模反演控制稳定性分析3·3·4自适应滑模反演控制器设计3·3·5自适应滑模反演控制稳定性分析3·3·6非线性干扰观测器3·3·7匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·3·8仿真算例3·4非匹配不确定非线性系统的多滑模反演控制3·4·1问题描述3·4·2多滑模反演控制3·4·3基于非线性干扰观测器的多滑模反演控制3·4·4系统稳定性分析3·4·5仿真算例3·5仿真算例的Matlab实现3·5·1节弱抖振滑模反演控制的Matlab实现3·5·2节自适应弱抖振滑模反演控制Matlab实现3·5·3节多滑模反演控制Matlab实现3·6本章小结第4章基于模糊系统的非线性系统反演控制4·1引言4·2基于模糊系统的非线性系统控制4·2·1问题的提出4·2·2模糊系统描述4·2·3控制器设计4·2·4仿真算例4·3节Matlab实现4·4本章小结第5章基于神经网络的非线性系统反演控制5·1引言5·2非线性系统的鲁棒小波神经网络控制5·2·1问题的提出5·2·2小波神经网络结构5·2·3控制器的设计5·2·4稳定性分析5·2·5仿真5·3不确定非线性系统的鲁棒自适应渐近跟踪控制5·3·1控制目标5·3·2控制器设计5·3·3仿真算例5·4算例的Matlab实现5·4·1节算例的Matlab实现5·4·2节算例1的Matlab实现5·4·3节算例2的Matlab实现5·5本章小结第6章基于状态观测器的反演控制器设计6·1滑模观测器控制器设计6·1·1滑模观测器设计6·1·2滑模反演控制器设计6·2仿真算例6·3节仿真实例的Matlab实现6·4本章小结参考文献

机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。

条目清楚，帮助你更好的学习信息安全相关理论及实际知识。

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。