【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。

本文来自于www.qcloud.com，主要以当前学术界在AI处理器构架方面的讨论为主，其次对一些流式处理及数据复用，片上存储及其优化等方面接受本篇文章。
在一文所述的AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端（TPU1），其构架的核心都是解决带宽问题。
不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。
就像一个8核CPU，若其中一个内核就将内存带宽100%占用，导致其他7个核读不到计算所需的数据，将始终处于闲置状态。
对此，学术界涌现了大量文献从不同角度对带宽问题进行讨论，可归纳为以下几种：A、流式处理与数据复用B、片上

1某某汽车高性能计算管理平台系统需求51.1业务需求分析：52某某汽车HPC/CAE云计算中心建设目标、策略及步骤73.1建设目标与策略73.2建设步骤83面向高性能计算中心的资源管理、作业调度系统方案103.1基于应用的场景分析103.1.1终端用户通过ComputeManager，提交Fluent批处理计算作业103.1.2终端用户通过DisplayManager，提交需要图形节点支持的图形交互程序133.1.3终端用户通过ComputeManager，在线查看CAE计算结果中的动画143.1.4终端用户通过Portal启动其他第三方的虚拟桌面，如Ctrix153.2某某汽车技术中心HPC云计算平台管理场景173.2.1HPC云计算平台管理维护173.2.2HPC云计算平台软、硬件利用情况监控、统计分析184澳汰尔PBSWorks产品介绍204.1系统逻辑图204.2系统物理架构图224.4PBSProfessional产品介绍254.4.1整合计算资源、方便用户使用254.4.2可靠性、可用性、可维护性（RAS）264.4.3贯彻企业服务公约管理模式294.4.4优化计算资源的使用294.4.5计算资源管理功能304.4.6作业调度功能324.4.7Hooks功能344.4.8网格计算354.4.9安全认证354.5PAS(PBS应用服务)374.6ComputeManager404.6.1三员管理414.7DisplayManager424.7.1DisplayManager系统架构444.7.2DisplayManager使用体验454.8PBSWorks定制功能484.8.1菜单布局：通常将布局分为三个模块：计算管理器、集群状态、管理员工具。
如果有其他的模块，我们可以方便地集成在这个框架内（awpf）。
菜单模块支持用户访问控制。
484.8.2集群状态监控：统计所有计算节点的运行状态、节点类型、应用程序、物理内存、实际使用内存、内存使用率、节点利用率等信息。
磁盘信息和实际CPU利用率，通过数字的颜色来反应使用程度：0%在线设置或修改节点上绑定的applications504.8.5管理员工具＞＞用户统计：用户名称，作业总数，运行作业个数，排队作业个数，申请cpu核数，使用cpu核数，排队cpu核数等信息。
申请cpu总资源比，通过数字的颜色来反应使用程度：0%作业管理：统计作业号、作业名称、用户、软件、节点数、核数、状态、开始时间、优先级等信息。
当作业排队状态时，允许修改作业的优先级。
另外管理员也可以删除任意作业。
514.8.7管理员工具＞＞监控作业排队原因514.8.8管理员工具＞＞一周作业统计:统计当天到过去一周内所累积的运行和排队作业个数。
514.8.9管理员工具＞＞求解器使用情况统计:统计每个求解器提交的作业总数,在运行的作业,请求的cpu,排队cpu,使用cpu等信息。
524.8.10管理员工具＞＞磁盘统计:通过WEB页面随时了解本地磁盘的使用情况。
使用百分率，通过数字的颜色来反应使用程度：0%项目管理项:管理员可以以项目为单位，设定项目编号、项目名称、项目的开始和结束时间，项目组人员和项目的优先级。
当有紧急的项目，管理员可以把项目的优先级提高，并可以把相应的用户加到项目组中，以此提高项目组成员的作业优先级。
用户在WebPortal页面提交作业可以选择项目名称，并且只能选择自己所属项目的项目名称。
534.8.12管理员工具＞＞作业委托管理:统计当前用户自己所提交的作业总数,包含:作业号,作业名称,具体用户,使用的软件,使用节点数,作业状态等信息,用户可以把自己的一部分作业或所有作业委托给其他用户.534.8.13管理员工具＞＞CPU资源份额调整:统计所有队

利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。
这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（解码）。
对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。
试为这样的信息收发站设计一个哈夫曼编/译码系统。

利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。
但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（复原）。
对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。
试为这样的信息收发站设计一个基于哈夫曼编码的通信系统。
系统应具有以下功能：1）初始化处理：建立通信系统2）发送端信息编码3）接受端信息译码

M/M/N排队系统（多服务员排队系统）的仿真（难度系数：）多服务员排队系统在仿真上较单服务员排队系统要复杂的多，在此先对该排队系统作一些必要的假设：（1）顾客源是无穷的；
（2）排队长度没有限制；
（3）到达系统的顾客按先到先服务原则依次进入服务；
（4）服务员在仿真过程中没有休假；
（5）顾客到达时排成一队，当有服务台空闲时进入服务状态；
按照顾客到达的时间概率分布为泊松分布，顾客服务时间的长短服从负指数分布，试完成M/M/1排队系统的仿真。
系统输入为：泊松分布和负指数分布中的参数，服务台个数，系统输出是：平均等待时间、平均队长、服务利用率。
要求有输入、输出界面、顾客到达和离开的仿真过程表示。
这个资源可以直接运行

BuddySystem内存管理，在Unix和Linux操作系统中都有用到.其作用是减少存储空间中的空洞,减少碎片,增加利用率.

ENVI　　ENVI(TheEnvironmentforVisualizingImages)是美国ITTVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。
ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件；
它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案，它提供先进的，人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享影像中的信息。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。
已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等行业。
　　创建于1977年的RSI（现为ITTVisualInformationSolutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITTVisualInformationSolutions的用户数超过150,000，遍布于80个国家与地区。
从2000年开始连续三年，ENVI被美国国家影像制图局（NIMA）等权威机构组织的Passfind项目遥感影像系统评比当中被评为“最佳的遥感目标识别软件”。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITTVisualInformationSolutions公司，ENVI&IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。
　　强大的影像显示、处理和分析系统　　ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。
　　ENVI对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7、IKONOS、SPOT,RADARSAT,NASA,NOAA,EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的信息。
　　强大的多光谱影像处理功能　　ENVI能够充分提取图像信息，具备全套完整的遥感影像处理工具，能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计，完整的分类及后处理工具，及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。
ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包，可支持各种投影类型。
同时，ENVI还创造性地将一些高光谱数据处理方法用于多光谱影像处理，可更有效地进行知识分类、土地利用动态监测。
　　更便捷地集成栅格和矢量数据　　ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能，如：校正、定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边缘检测及制图输出功能，并可以加注汉字。
ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。
ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠合，建立新的矢量层、编辑点、线、多边形数据，缓冲区分析，创建并编辑属性并进行相关矢量层的属性查询。
　　ENVI的集成雷达分析工具助您快速处理雷达数据　　用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达SAR数据,提取CEOS信息并浏览RADARSAT和ERS-1数据。
用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高数据的利用率。
纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。
ENVI还可以处理极化雷达数据，用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率，用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号，并创建幅度图像和相位图像。
　　地形分析工具　　ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行功能，能按用户制定路径飞行，并能将动画序列输出为MPEG文件格式，便于用户演示成果。
　　准备您的影像　　ENVI提供了自动预处理工具，可以快速、轻松地预处理影像，以便进行查看浏览或其他分析。
通过ENVI，您可以对影像进行以下处理：　　•正射校正　　•影像配准　　•影像定标　　•大气校正　　•创建矢量叠加　　•确定感兴趣区域（ROIs）　　•创建数字高程模型（DEMs）　　•影像融合，掩膜和镶嵌　　•调整大小，旋转，或数据类型转换　　探测影像　　ENVI提供了一个直观的用户界面和易用的工具，让您轻松、快速地浏览和探测影像。
您可以使用ENVI完成的工作包括：浏览大型数据集和元数据，对影像进行视觉对比，创建强大的3D场景，创建散点图，探测像素特征等。
　　分析影像　　ENVI提供了业界领先的图像处理功能，方便您从事各种用途的信息提取。
ENVI提供了一套完整的经科学实践证明的成熟工具来帮助您分析影像。
　　数据分析工具　　ENVI包括一套综合数据分析工具，通过实践证明的成熟算法快速、便捷、准确地分析图像。
　　•创建地理空间统计资料，如自相关系数和协方差　　•计算影像统计信息，如平均值、最小/最大值、标准差　　•提取线性特征　　•合成雷达影像　　•主成分计算　　•变化检测　　•空间特征测量　　•地形建模和特征提取　　•应用通用或自定义的滤波器　　•执行自定义的波段和光谱数学函数　　光谱分析工具　　光谱分析通过像素在不同波长范围上的反应，来获取有关物质的信息。
ENVI拥有目前最先进的，易于使用的光谱分析工具，能够很容易地进行科学的影像分析。
ENVI的光谱分析工具包括以下功能：　　•监督和非监督方法进行影像分类　　•使用强大的光谱库识别光谱特征　　•检测和识别目标　　•识别感兴趣的特征　　•对感兴趣物质的分析和制图　　•执行像素级和亚像素级的分析　　•使用分类后处理工具完善分类结果　　•使用植被分析工具计算森林健康度　　共享您的信息　　ENVI能轻松地整合现有的工作流，让您能在任何环境中与同事们分享地图和报告。
所处理的图像可以输出成常见的矢量格式和栅格影像便于协同和演示。
　　自定义您的地理空间影像应用　　ENVI建立于一个强大的开发语言—IDL之上。
IDL允许对其特性和功能进行扩展或自定义，以符合用户的具体要求。
这个强大而灵活的平台，可以让您创建批处理、自定义菜单、添加自己的算法和工具，甚至将C++和Java代码集成到您的工具中等。
　　自2007年起，与著名的GIS厂商ESRI公司开展全面战略合作，ENVIReaderforArcGIS模块让ArcGIS系列软件全面支持ENVI的数据格式，最新版本ENVI4.5完全支持ArcGIS的Geodatabase等。

正交幅度调制QAM(QuadratureAmplitudeModulation)以其高频谱利用率、高功率谱密度等优势，成为宽带无线接入和无线视频通信的重要技术方案。
文中介绍了QAM调制解调原理，提出了一种基于SystemView的16QAM系统调制解调方案，对16QAM系统的星座图和误码率进行了仿真。
仿真结果证明该系统设计方案简易可行，对于QAM相关产品研发和QAM深入理论研究以及电子教学都具有一定的理论和实践指导意义。

利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。
该代码设计一个哈夫曼编译码系统：（1）初始化（Initialzation）。
从数据文件DataFile.data中读入字符及每个字符的权值，建立哈夫曼树HuffTree；
（2）编码（EnCoding）。
用已建好的哈夫曼树，对文件ToBeTran.data中的文本进行编码形成报文，将报文写在文件Code.txt中；
（3）译码（Decoding）。
利用已建好的哈夫曼树，对文件CodeFile.data中的代码进行解码形成原文，结果存入文件Textfile.txt中；
（4）输出（Output）。
输出DataFile.data中出现的字符以及各字符出现的频度（或概率）；
输出ToBeTran.data及其报文Code.txt；
输出CodeFile.data及其原文Textfile.txt；

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。