针对工程应用中钢轨监测传感网现场调试的实际需求，研制了一种可用于无线传感网在线调试的网关，设计并实现了网关的硬件电路，开发了由数据接口层、业务逻辑层及用户界面层组成的上位机在线调试软件，制定了一种可减少现场数据丢失率的完整性维护策略。
实验结果表明：研制的在线调试网关数据传输可靠、响应速度快、体积小、便于携带，适用于钢轨监测传感网现场的快速调试和维护。

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

该项目是用原生方法来实现，客户端采集传感器发送过来的数据，然后发送给服务端，服务端接收到的数据进行入库。
所有的参数通过xml配置文件获取，然后用Dom解析xml,通过反射的方法初始化各个对象。
包括有采集模块，网络模块，入库模块，备份模块，日志模块，配置模块，GUI模块等

2017年全国大学生电子设计大赛单相用电器分析监测装置方案解析

使用激光诱导击穿光谱法增强稳定性的在线粉状水泥原料质量监测

采用OpenCV3.4.2开源库，基于混合高斯模型（GMM）实现监控视频移动物体实时检测，使用OpenCV默认的行人检测模型实现了监控视频的行人检测，将两种功能集成到C++的MFC界面中，通过打开摄像头、开始监测、停止监测和关闭摄像头按钮进行操作。
PS:可使用X64文件夹-＞Debug文件夹下的.exe文件查看执行效果，在使用代码时需更改OpenCV的相关路径，使用X64平台运行。

馈线是雷达中不可缺少的最为重要的分系统之一，在相控阵雷达中占有特别重要的位置，除系统复杂外，现有相控阵雷达的许多特有功能，如电扫描、多波束、波束赋形和副瓣电平控制等都由馈线来实现。
本书着重介绍相控阵雷达馈线系统、馈电网络、移相器与控制电路、T/R组件等众多关键部位的特点、功能、性能指标、工作原理和设计方法，并给出相控阵馈线的一些幅相测试方法，有源相控阵天馈线系统的幅相监测与校正的原理和应用。
书中对相控阵馈线的理论与技术基础以及发展趋势和新技术的应用等也作了较详细的介绍。
本书的设计性和实用性对从事雷达馈线系统技术研究和制造的工程技术人员是一本很有价值的工具书，也是从事雷达装备使用与维护的雷达部队官兵系统学习相控阵馈线知识的参考书，并可作为高等学校相关专业高年级学生和硕士研究生的教材和参考书。

水产行业不管是在内地还是在沿海一代都是我国发展的重点对象，本身水产养殖对于水中的各项参数指标就要求很严格，再加上水里所含物质的监测本身比较困难，所以现阶段的淡水鱼养殖对养殖监控系统的要求时越来越高。
水产养殖一般水质测溶解氧、盐度、CO2、氨氮等数据。
在高密度循环水养殖系统里，溶解氧可谓是最最要命的指标。
短时间内溶氧就可以过山车似的从高溶氧掉到致命的低浓度，除了溶氧还没有哪一个水质参数可以短时间内把鱼搞死的。
因此，连续的不间断的溶氧监测非常关键，除此之外，最好有紧急增氧设备以及应急备用电源，以确保各种情况下都可以应付的来。
盐度很重要，一般的渔场水体盐度都是恒定的。
当然某些渔场在育苗和养殖时的盐度会有所不同，盐度的测定就显必要了。
其次是光学盐度计，这个真心准确，用的时候像海盗船长一样，碉堡了，就是用之前需要校对一下，还有注意温度变化；
再有就是电导率探头，这个不用说，是最准的，直接读数。
水产养殖一般监测温度、PH、溶解氧、透明度这4个指标。
鱼池水质管理，直接影响养鱼效益。
衡量鱼池水质好坏的指标主要有：池水温度、酸碱度（PH值）、溶氧值和透明度。
现将其测试技术简介如下：

随着道路监控系统的日益完善，大量复杂的交通视频加重了交警部门的工作压力，因此建立智能交通监测模型成为路况监控自动化的关键。
本文基于OpenCV开发平台，利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型，通过视频处理构建了交通监控模型，对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。

本项目是一个基于Android的移动医疗终端系统，由Android手机端应用软件和硬件测量设备构成，主要面向居家养老的老年群体心脑血管疾病、糖尿病监测和健康护理方面。
使用本系统可以足不出户，居家方便快速检测血压、血糖指标，自助进行心脏听诊。
一方面这些测量所得的健康数据可以被推送到指定的远程医疗机构或社区卫生服务站，医生专家们依此对老年人建立长久的电子医疗档案，以便远程分析监控或就医治疗；
另一方面，终端也可根据测量数据智能分析辅助诊断，如血压异常，心脏听诊音异常等，并将这些数据绘制成趋势图表统计近期健康状况；
特别的终端还加入亲情关怀功能，将测量的健康数据以短信的形式定时发送到指定的家属手机上，便于监护人及时监测关注老人们的健康状况。
考虑到老年群体们的使用习惯，系统在界面上进行了特别设计，如字体较大，操作简单，提供大量的使用帮助。
系统主要功能包括血压检测、血糖检测、心脏听诊录音、相关健康信息收集等模块，主要使用的技术有AndroidUI设计、SQLite轻量级数据库存储健康信息、Android蓝牙通信协议及数据传输、图形绘制、摄像头采集图像加工和存储、声音媒体信息处理、软件工程管理等技术。
本项目编码GBK默认编译版本4.1.2，带有论文，（不过文中所述的硬件部分不太清楚使用的什么设备）

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。