8路抢答器，用数电芯片做成，具有报警功能，当有人抢答或者是定时器定时到，报警

桂林电子科技大学研究生多媒体技术教程，重点复习题以及答案解析。
注：课后题的答案，标注的都有题号。
还有重点的需要复习的压缩算法。

本文根据实验要求，设计了学号生成电路以及伪随机序列生成电路，CMI编译码电路，选择电路

CS8516E是一款适用于双节锂电以及铅酸电池供电应用,固定增益,带三种防破音模式,AB/D切换,静音功能,单声道音频功率放大器。

2016年-2019年西安电子科技大学《自动控制原理》期末试卷汇总；
三年所有试卷；
西电复印店只能买到2016年之前的试卷！

STM32flashepprom将数据保存在STM32中，掉电也保存例程

双馈风电机组低电压穿越，能实现不同电压跌落情况下的低电压穿越，保护风电机组。

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

元件清单：5mm红色led32个470Ω贴片电阻32个9*15mm电木洞洞板一张单片机一片（STC89C52RC）40pin插座一个12M晶振一个30pf瓷片电容两个10uf电解电容一个10k直插电阻一个电源插座一个电源线一条自锁开关一个（大小这是心形流水灯的最少元件仅供参考程序就是KEIL环境下用c语言编的

本程序基于MSP430FG439实验版，用于实现心电数据的采集，并将心电数据通过串口传输到PC机上显示。

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。