项目开发环境Linux+Arm53+C语言 项目需求  功能类别功能名称描述家电控制模块1、空调控制模块信息显示显示当前室内温度自动控制设置空调在某温度下自动开、关 2、风扇控制模块状态显示风扇开、关自动控制设置风扇的档数3、灯光控制模块状态控制灯光的开/关控制亮度正常、节能 4、窗帘控制模块自动开/关根据室外的亮度自动开启/关闭窗帘手动开/关读取当前窗帘状态，手动开启/关闭监控模块 1、烟感监控自动控制超过限量烟雾浓渡报警 2、红外监控自动控制有人非法闯进报警 3、报警功能自动控制打开、关闭 4、GPRS模块信息收发当有报警信息的时候，系统会自动将警报信息发送到指定的手机号码。
信息设定设定接收信息的手机号 5、访客视频对讲状态显示观察访客信息、自定义门锁开、关娱乐模块 1、收音机状态控制开、关自定义更换频道自动调理声音增大、减小 2、家庭影院灯光控制亮度效果调理自动调理声音增大、减小 3、音频播放状态控制开、关自动调理声音增大、减小自定义模式选择播放、随机播放、顺序播放、列表循环 4、数码相册状态控制开、关自定义模式选择播放、随机播放、顺序播放、列表循环场景切换 1、在家模式状态控制家居电器开关、灯光亮度、监控状态 2、离家模式  项目源码结构:  |--bin      脚本目录    |--tar.sh   项目打包脚本  |--data      数据目录  |--include    头文件    |--beep.h   蜂鸣器模块    |--bmp.h   BMP图模块    |--config.h  项目配置文件    |--file.h   文件操作模块    |--jpeg.h   JPG图模块    |--led.h   LED模块    |--mp3.h   音频模块    |--mplayer.h 音频库模块    |--res.h   资源配置文件    |--tslib.h  触摸模块    |--ui.h    UI模块    |--vedio.h  视频模块  |--lib      库文件  |--pic      资源图片    |--icon    应用图标    |--ui     UI文件  |--shortcut    项目效果图  |--ext      第三方库    |--driver   驱动    |--lib    第三方库  |--src      代码目录    |--main.c   主程序    |--Makfile  自动编译脚本---------------------作者：qq_39188039来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/83751526版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

文中是基于KNX总线的智能照明系统的设计。
KNX总线为了提高智能照明系统的控制、管理水平和一定程度上的减少智能照明系统的维护成本、实现节约能源、减少照明系统成本上，做出了非常大的贡献。
本设计主要是采用了模仿智能照明系统，设计中所有的照明设备都是通过KNX介质连接在一起的，组成了简单的模仿智能照明系统，使其可以进行便利的信息交换，从而实现了使用智能照明模块、感应器等设备的智能联动控制系统。
本系统所有的照明控制设备，均选用德国施耐德电气的智能照明产品，从而实现了智能、安全、节能、可靠的智能照明控制系统。

太阳能路灯系统能耗较大,所需配套的蓄电池容量也较大,形成成本过高,影响了太阳能路灯系统的实际工程推广。
针对此问题,设计出了一种新型的节能照明控制器,与传统路灯控制器相比,可使能耗大大降低。
该控制器控制功能易于实现,运行可靠,可使照明工程既满足功能性的要求,又能实现最大限度的节能。

压缩包包含了国内外近几年关于压缩感知理论的最新研究成果，具体内容有关于wsn中节能算法，路由协议，压缩感知算法。
一定会对您的研究有很大协助

家用电力监测系统功能概述:该设计微型电力监测仪，采用R7F0C004单片机和公用的电能计量芯片，配合高精密的电流电压采样电路及LCD显示器，实现对用电设备的全面监控。
通过LCD可以显示当前用电设备的用电量、功率、电压、电流、累计时间、频率、CO2排放量。
可用于LED节能灯、空调、冰箱及微波炉等家用电器的监控，也可作为教学用的测量仪器。
家用电力监测系统设计原理:微型电力监测仪是由AC转DC降压整流电路，电流、电压采样电路，电能计量芯片控制电路，温度传感器控制电路，LCD显示控制电路，EEPROM控制电路和主控MCU等组成，原理框图如下:家用电力监测系统电路实验PCB板截图:

基于bp神经网络的矿石加工质量控制问题摘要 本文主要研究温度等因素对矿石加工质量控制问题。
提高矿石加工质量，对节约不可再生资源和能源，推动节能减排，助力“双碳”’目标的实现，具有重要的意义。
针对问题一，我们要实现在给定系统温度和原矿参数的情况下，预测可能性最大的产品的指标。
由于在刚开始调温时，系统还未稳定，所以指标参数会有大幅度变化。
因而我们要首先对附件一中的数据进行预处理，去除其中的不正常数据。
同时，将系统一和系统二的温度，四个原矿参数作为输入，四个产品指标作为输出，利用bp神经网络训练它，用训练好的神经网络，来预测题目已知温度和原矿参数条件下的产品指标。
最终得到结果为：80.9556、22.1783、10.6264、21.6435和78.3544、26.4780、13.5826、28.2638。
针对问题二，问题二与问题一的问法正好相反，要我们通过其他数据来预测系统一和系统二温度。
也可以使用bp神经网络来求解。
不同的是，问题二的模型应改为八输入二输出。
最终得到的结果为：1757.2，389和1854.5,405.6。
针对问题三，同样可以采用BP神经网络预测模型来预测产

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。