摘要：DS198X和DS199X是美国Dallas公司生产的接触式存储器，使用它可以利用特有的一线协议进行数据传输，并且电路设计和接口非常简单，文中介绍了这种新型接触式存储器芯片的电气特性、工作原理和使用方法，并给出了一个实际应用程序。
  关键词：一线协议 时隙 存在脉冲 NVRAMDS189X、DS199X芯片是美国DALLAS公司生产的接触式存储器，封装在不锈钢外壳中，外形如钮扣式电池，也叫iBUTTON器件。
它在内置的ROM存储器内存放有互不重复的64比特特征码，可用于识别各个iBUTTON器件，该特征码被厂家在生产过程中固化在芯片内。
另外，芯片内还有可改写数据的存贮区。
DS198X系列

子空间状态空间系统辨识(4SID)方法是近年来出现的一种用于辨识线性振动系统动态特性的时域技术。
它直接由输入/输出数据矩阵序列,通过基本的代数运算求取系统模型。
本文概要地介绍了子空间系统辨识方法及其运算步骤,并应用该方法对一已知模态参数的桁架结构进行了仿真计算,得到了准确的辨识结果。
关键词:系统辨识;子空间方法;结构系统

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在之前的网络营销推广技术、技巧的原创文档中，大家也都看到了我多次不厌其烦的讲解怎么去“查词”以及怎么去植入“关键词”。
这样做的目的就是想告诉大家“关键词”在网络营销推广中是至关重要的。
本篇文档我将对“关键词”做一个更加全面、细致的讲解，希望大家在网络营销推广中要时刻养成“关键词营销”的思维。
无论是各种搜索引擎，还是任何营销推广平台，只要平台内部有带“搜索框”的，那么“关键词”就会很重要；
不管你通过什么方式进行营销，也不管你会不会营销，只要你简单的植入好了“关键词”，那么“关键词”就会给你带来一定的流量。

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本科毕业论文基于QT的嵌入式终端应用程序开发目录目录 I摘要 II关键词 IIAbstract IIIKeyWords III1前言 11.1课题研究背景和意义 11.2嵌入式软件技术发展现状与未来 11.2.1标志性的嵌入式产品已露头角 11.2.2嵌入式软件技术面临挑战 11.2.3影响未来的若干软件新技术 21.3课题研究内容 32Linux和Qt简介 32.1Linux主要特性 32.2QT开发工具简介 42.2.1Qt主要特性 42.2.2Qt编程机制简介 53嵌入式终端应用程序之记事本和电子相册架构设计 73.1记事本架构设计 73.1.1记事本设计需求 73.1.2记事本界面设计 83.1.3记事本结构设计 113.2电子相册架构设计 123.2.1电子相册设计需求 123.2.2电子相册界面设计 133.2.3电子相册结构设计 154算法设计和实现 164.1记事本主要算法设计和实现 164.1.1记事本类结构设计 164.1.2记事本功能实现 174.2电子相册主要算法设计和实现 214.2.1电子相册类结构设计 214.2.2电子相册功能实现 215总结和展望 26参考文献 28致谢 29

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

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作者:[英]MattWynne/[挪]AslakHellesy出版社:人民邮电出版社原作名:TheCucumberBook:Behaviour-DrivenDevelopmentforTestersandDevelopers译者:许晓斌/王江平这是一本半技术书籍，虽然是测试使用，但阅读它实在也需要一定的代码基础，所以可见，测试的技术含量越来越高了：D由于本人使用Java，所以忽略了12章以后的内容，由于它所使用到的那些框架都是基于Ruby。
本书分为3部分：1.基础2.进阶3.应用在第一部分，基础篇中，介绍了Gherkin语法，Cucumber的产生背景与适用范围，以及常见问题与解答。
Cucumber是一种系统行为的描述文件，它是活文档，应该时刻描述当前系统的正确行为，并且能够自动测试。
这一特性事实上也要求在写Cu..ber文件时，务必做到用户精准，不要重复场景，用书上的话来讲，就是同一句话，对且只对应系统中的唯一的一个行为。
Cu..ber主要用于在团队中进行沟通，语言必须能通用，要通用就要求隐藏技术细节，以自然语言去描述系统的行为，最经典的场景如：Given...When...Then...给定一定场景，当做什么操作时，会产生什么样的结果。
表格的使用，Backgroud关键字都是为了让特性文件能更简洁，也更易懂和富有表现力。
第二部分进阶篇中，介绍了一些高级的功能，比如：钩子和标签钩子是指@Before@After这种加上实现方法之前，在测试开始时和结束后执行一些特定的操作。
Cu...ber的步骤是全局的，同理，@Be..这类钩子也是全局的，Cu...ber的全局是大有深意的，因为它认为，特性中的所有有用步骤，只能对应一种系统的行为。
若需要让其支持单个场景，则需要对在钩子后面加上标签的方式。
标签同钩子形式相同，可以在场景和特性关键词上加标签。
对于特性（Feature）的标签，会加在每个场景上。
Cu...ber可以对一组标签进行测试。
Cu...ber测试中（可以推而广之到任何测试中），凡是有数据库参与，需要在测试之前保证数据库是干净的，并且当前测试不会遗留下数据影响到下一个测试。
可以使用事务和Truncate的方式来保证这点，实际上，只要测试环节所需要的数据都由Given中提供，则不会有问题。
第三部分讲应用，基本上都是基于Ruby的一些库，但11章的命令行使用方式还是很有意义的，Cu...ber本身就是一个命令行工具，通过命令行，可以对特性文件进行一些过滤，对输出格式进行定制，以及集成到持续集成中。
命令行命令可以使用帮助：--help一些重要的命令：--tags过滤标签--lines指定行执行xxx.feature:45指定行的另一种形式--format格式化输出如果真能把Cucumber用起来，用严肃的态度对待每一个步骤，以测试驱动开发，做出来的项目质量应该能大上一个台阶的，是个很好的工具。

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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。