对于汽车来说，电子电气架构既是一门科学，也是一门艺术，“科学”解决算力的提升问题，“艺术”解决应用的多样性问题。
未来汽车的差异化，将不再停留在传统的车辆硬件方面，而是更多地通过先进的电子技术赋能，软件应用的丰富性来体现的，电子电气架构则是所有这些的基石。
1993年，奥迪A8上使用了5个ECU，最开始，ECU是仅仅用于控制发动机工作；
随着汽车电子化程度越来越高，现在一些电子结构复杂的汽车，ECU数量早就超过了100个，而面对高级别辅助驾驶系统的要求，ECU的这个数量不是太多了，而是远远不够。
因而，德尔福提出了汽车电子电气架构（EEA），以划分不同功能域的方式来集中控制不同ECU，这就是我们现在常

极光观点腾讯系、百度系、头条系渗透率微升，阿里系渗透率稳定:2020年Q4，腾讯系app渗透率达99.9%，百度系渗透率达90.6%，头条系渗透率达85.5%，阿里系渗透率达95.4%在线早期教育解决了传统行业的多个痛点，遭到广大用户的青睐。
2020年，在线早期教育行业的渗透率整体呈上升趋势，12月达到全年的最高值11.6%，比上年同期提升84.1%短视频稳居2020年第一流量入口。
极速版用户稳增，行业形成抖音、快手双巨头格局。
直播电商的火爆带动短视频平台商业边界加速扩张，巨头加码泛知识，促进短视频内容升级2020年综合电商市场稳中有升，月活用户突破9亿。
用户争夺加剧，手淘、拼

你难道还没有考虑使用HTML5？当然我猜想你可能有自己的原因；
它现在还没有被广泛的支持，在IE中不好使，或者你就是喜欢写比较严格的XHTML代码。
HTML5是web开发世界的一次重大的改变，事实上不管你能否喜欢，它都是代表着未来趋势。
其实HTML5并不难理解和使用。
我们这里能列出许多原因为什么现在要开始使用HTML5。
目前有很多的文章介绍使用HTML5并且介绍了使用它的优势和好处，没错，我们这篇文章也类似。
随着更多这样的文章，以及Apple的支持，Adobe围绕HTML5的产品开发，以及移动flash的死亡，如此多网站的支持，我想对那些仍旧没有或者不想接受它的人说一些话。
我认为主要得原因是，它

采用压片预置式激光多层熔覆制备了厚纳米Al2O3-13%TiO2(质量分数)涂层，研究了涂层的微观组织和结合功能，并分析了涂层厚度对结合强度的影响。
结果表明，陶瓷涂层各层之间无明显界面，过渡缓和自然，涂层内部致密、连续，基本无孔隙及贯穿性大裂纹等缺陷；
涂层由等轴晶的完全熔化区和残留纳米颗粒的部分熔化区组成，并且涂层中的裂纹基本集中于部分熔化区，另外晶粒尺寸表现为上小下大的梯度过渡特征。
随着涂层厚度的增加，结合强度逐渐下降，其减小的趋势为先快后慢。
厚度为175μm的试样结合强度高于78.6MPa，而厚度为350、525、700μm的涂层结合强度分别为66.3、47.4、36.2MPa。

带来令人满意的用户体验是每一项业务的重中之重。
因而，企业会仔细观察用户体验和行业发展趋势。
在数字时代，用户体验变得更为繁杂。
从网络上寻找新品牌或通过亲朋好友寻找新品牌，再到在社交媒体上发布产品评价，用户体验之旅可以经过诸多阶段。
除此之外，不断变化的行业发展趋势会极大地影响用户体验。
因而，业务引领者必须要制订繁杂的策略来增强用户体验。

中介变量的使用和检验是管理研究中的主流趋势。
介绍了一种分析中介效应的新方法——基于bootstrap的结构方程模型分析，该方法可以克服逐步检验法和Sobel检验法在处理小样本量，小中介效应值，或者中介效应值不呈正态分布的情况下统计功效不高的缺点，并且能有效处理变量的测量误差以及多重中介模型的问题。
在对该方法的原理进行介绍之后，通过一个示例说明了这种方法在管理研究中的应用。

目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域

在电力系统的历史回顾和未来趋势的展望的序言后，第二章协助学生对之前的术语进行了一个简要的回顾。
本章回顾了相位的概念、功率、以及单相和三相电路。
第3章到第5章研究了电力变压器，包括独立系统、传输线参数以及传输线的稳态运行。
第6章研究了潮流计算，包括牛顿-拉夫逊法、风力发电的潮流建模、经济调度以及优化潮流。
这几章提供了对电力系统在三相平衡、稳态和正常运行下的基本理解。
第7章到第10章则介绍了在常规电力系统短路保护下的对称故障、对称参数、不对称故障以及系统保护。
第11章研究了暂态稳定性，包括摇摆方程式、等面积法则、以及考虑风力发电系统的多机稳定性。
第12章介绍了电力系统控制，包括发电机电压控制、涡轮调速机控制、以及载荷频率控制。

第1章概述 31.1SOC与SOPC技术简介 31.1.1SOC单片系统 31.1.2SOPC及其技术 31.2嵌入式系统简介 31.2.1嵌入式系统的概念与组成 31.2.2嵌入式系统的特点与应用 31.2.3嵌入式系统的发展趋势 3第2章FPGA设计基础 42.1QuartusII综述 42.1.1软件特点 42.1.2用户界面 42.2QuartusII设计流程 72.3流水灯的FPGA设计 82.4使用嵌入式逻辑分析仪进行实时测试 162.5FPGA内部存储器设计 202.6嵌入式锁相环altPLL宏功能模块调用 24第3章优化设置与时序分析 273.1Setting设置 273.2时序设置与分析 273.3分析结果查看 27第4章第三方EDA工具 284.1概述 284.2仿真工具ModelSim的使用 284.3ModelSim和QuartusⅡ联合使用 40第5章基于FPGA的DSP开发技术 415.1Matlab/DSPbuilder及其设计流程 415.2DSPBuilder的安装与注册 425.3基于MATLAB/Simulink模块的FIR滤波器设计与仿真 425.3基于IP核的FIR滤波器设计与仿真 54第6章SOPC设计基础 586.1NiosII处理器结构 586.2Avalon总线规范 696.3NiosII硬件开发 1056.4NiosII软件开发 1236.5HAL系统库 142第7章NiosII外设及其编程 1437.1PIO 1447.2UART 1497.3定时器 1557.4片内存储器 1597.5SDRAM控制器 1597.6Flash 1637.7DMA控制器 1637.8SPI 1687.9简单NIOSII系统建立 173第8章NiosII深入设计 1748.1定制NiosII用户指令 1748.2自定义Avalon从组件 1838.3NiosII多处理器系统 1838.4中缀处理 183

项目计划告诉了我们要如何去完成项目，但是项目计划的执行并非总能够沿着预定的轨道前进。
可以肯定地说，如果没有健全的反馈机制，计划的执行定然会偏离预定的轨道，而独一能够确避免的措施就——追求项目计划执行中最细致的项目跟踪，在计划的执行稍有偏离的时候就纠正其方向，这在控制理论中，就是基于反馈的控制。
宏观上来说，重型项目管理方法往往倾向于花更多的时间来作一个细致的项目计划，以确保后期计划执行的可控。
但是，细致的计划并不能替代细致的跟踪。
1.1.细化任务　现代控制理论告诉我们，控制的精确程度是建立在被控制量量化的粒度之上。
量化得越细，就能够控制得越精确。
因为在很少偏移量的时候这种趋势就得以纠正。
但是量化

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。