Mathlab發行的圖形計算器應用于安卓設備的高品質顯示屏上，對用戶來說，計算更加清晰易懂且一目了然。這個程序有兩大優勢：首先，它不僅是一個精細的科學計算器，而且更重要的是，它在您輸入過程中顯示計算步驟，可以讓學生觀看和學習如何得出最終答案。第二，它的圖形顯示能力超乎尋常！不僅計算器顯示圖精美，而且會自動并顯示生成x和y的值。本軟件適用于Android平臺專業版的功能* 3D圖形* 全屏* 9的工作區域* 保存常量和函數庫* 不要求因特網* 沒有廣告科學計算器* 算術表達式 +, - ，*，/，÷* 平方根，立方和多次方根 （保持‘√’密鑰）* 指數，對數 （ln，log）* 三角函數sin π/2，cos 30°，...* 雙曲線函數：正弦，余弦，正切，...（按“e”鍵切換）* 反函數（按直接功能鍵）* 復數，所有功能都支持復數* 導數 sin x' = cos x，... （按 x^n 鍵）* 科學記數法（在菜單中啟用）* 百分比模式* 保存/載入歷史圖形計算器* 多種功能繪圖* 隱函數的第二度（橢圓 2x^2+3y^2=1，等等）* 極性圖 （r=cos2θ）* 參數函數，輸入新線 （x=cos t，y=sin t）* 功能根和交叉點的圖表，請點選的傳說開啟和關閉（左上角），使用菜單顯示為一個列表* 圖交叉口 （x^2=x+1）* 跟蹤函數值和斜坡* 滾動和縮放圖表* 捏放大* 橫向全屏圖* 函數表* 保存為圖像圖形* 表保存為 CSV分數計算器* 簡單和復雜的分數 1/2+1/3=5/6* 混合數字時，使用空格輸入值 3 1/2代數計算器* 線性方程 x+1=2 -> x=1* 二次方程 x^2-1= 0 -> x=-1,1* 較高多項式近似根* 系統線性方程組，每行寫一個方程式，x1+x2=1，x1-x2=2* 多項式長除法* 多項式展開，多項式展開，因式分解矩陣計算器* 矩陣和向量運算* 點擊點積 （按住*），多種功能的圖形* 行列式，逆，規范，移調，跟蹤庫自定義* 用戶定義的常量和函數* 保存/加載表達式
上傳時間： 2021-12-12
上傳用戶：XuVshu
通過本手冊可以學會使用DigiPCBA云平臺。
標簽： digipcba
上傳時間： 2022-01-10
上傳用戶：wangshoupeng199
此項目為stm32單片機控制的，文件為項目源碼，只要有32基礎就可以看懂。
上傳時間： 2022-02-02
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STM32F769DK云端固件升級例程分為兩部分：Bootloader和用戶應用程序。 該軟件基于STM32F7Cube庫運行在STM32F769I-DISCO探索板上，利用百度的IoT平臺實現了從云端更新固件的功能。 Bootloader部分主要負責將新版本用戶應用程序從QSPI Flash燒到MCU內部Flash中，并跳轉到應用程序運行，功能相對簡單。 用戶應用程序部分除了用戶自己的功能程序外，還包括固件版本云端推送，固件文件云端下載以及斷點續傳等功能，程序結構相對復雜。 本文檔主要介紹用戶應用程序這
上傳時間： 2022-02-23
上傳用戶：1208020161
主要功能：檢測環境中是否有煙霧及可燃氣體，如果存在上述氣體，則發送報警短信到手機上硬件介紹：主控單片機：STM32F103C8T6，煙霧傳感器：MQ-2煙霧傳感器模塊，帶比較器，靈敏度可調，使用數字輸出接口連接單片機，GSM/GPRS模塊：果云GA6-B GSM/GPRS模塊，只支持移動、聯通的電話卡原理圖：PCB：
上傳時間： 2022-02-24
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華為網絡安全白皮書2014-cn.pdf在我們2013年10月發布的白皮書《構筑公司的網絡安全基因——一套綜合流程、政策與標準》1 中 ，我們詳細 描述了我們全面建立端到端網絡安全流程的方法。我們說過，我們借此機會將客戶告訴我們的與安全相關的前 100件事情記錄下來。實際上，任何人都可能向其技術供應商提出那些問題，了解他們的網絡安全方法。本白 皮書是一個清單，詳細講述了前100件事情，聚焦于技術購買商向其技術供應商提出的問題。 其目的是根據別人向華為提出的問題以及我們針對一系列的“標準”和最佳實踐所做的評估提出建議，讓購買 者可以在招投標時系統性地分析供應商的網絡安全能力。 為了撰寫這前100個要求，我們參考了很多的資料。 ? 首先也是最重要的是，我們認真傾聽了客戶的心聲。他們的問題和關注點是什么？他們的擔心是什么？他 們自己的要求，他們的行業或者國家的要求是什么？ ? 作為全球ICT行業的領軍企業，華為的業務遍及大規模通信基礎設施、云計算、企業和消費者解決方案等所 有東西。我們擁有來自150000員工、科學家和工程師的豐富知識——我們利用他們的知識和激情來做好這 件事。 ? 最后，我們瀏覽了1200多份“標準”、文章或者“最佳實踐”，以確保一定程度的一致性。 我們認識到，在很多國家，與網絡安全相關的法律和行業要求越來越多。政府和規則制定者開始將網絡安全義 務和網絡安全失敗的后續責任轉嫁給國家關鍵基礎設施供應商和計算機或信息技術服務供應商，這種現象確實 不再罕見了。越來越多的公司不得不詳細闡述其應對網絡安全的方法，并詳細說明他們對其自身的技術供應商 和服務供應商所做的分析和評估。 服務供應商可以說“我不知道”或者“我原以為他們是優秀的，有能力的”，這樣的時代正快速走向終點。技 術購買者不對其所有供應商使用一致的評估問題的時代馬上就要終結了。在一個全球相互交織的世界，威脅可 能來自任何地方，而且也確實如此。這前100個要求是一個開始，讓你開始評估供應商的網絡安全能力，減少 自身的風險。至關重要的是，我們相信，在要求高質量的安全保障方面，購買者的要求越高，購買者越一致， ICT供應商對安全進行投資、提高其安全標準的可能性就越大。 本白皮書大部分篇幅闡述了根據我們的研究，我們認為你在選擇技術供應商時應該考慮的100件事情。我們把 它們分成了幾個章節，包括：戰略、治理與控制，標準和流程，法律法規，人力資源，研究和開發，驗證，第 三方供應商管理，制造，安全地交付服務，問題、缺陷和漏洞解決以及審計。 每個章節都詳細講述了許多你應該考慮向你的技術供應商提出的要求。我們也提供了一些額外的理據，說明為 什么這可能很重要的原因。其中一些問題可能會在以下方面對你們自己的組織有所幫助：內部審計人員要看什 么，你自身的治理可能要考慮什么，以及你的董事會和審計委員會可能會問些什么問題。 1
上傳時間： 2022-02-28
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華為AI安全白皮書2018-cn近年來，隨著海量數據的積累、計算能力的發展、機器學習方法與系統的持續創新與演進，諸如圖像識別、語音識 別、自然語言翻譯等人工智能技術得到普遍部署和廣泛應用。越來越多公司都將增大在AI的投入，將其作為業務發展 的重心。華為全球產業愿景預測：到2025年，全球將實現1000億聯接，覆蓋77%的人口；85%的企業應用將部署到 云上；智能家庭機器人將進入12%的家庭，形成千億美元的市場。 人工智能技術的發展和廣泛的商業應用充分預示著一個萬物智能的社會正在快速到來。1956年，麥卡錫、明斯基、 香農等人提出“人工智能”概念。60年后的今天，伴隨著谷歌DeepMind開發的圍棋程序AlphaGo戰勝人類圍棋冠 軍，人工智能技術開始全面爆發。如今，芯片和傳感器的發展使“+智能”成為大勢所趨：交通+智能，最懂你的 路；醫療+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。加州大學伯克利分校的學者們認為人工智能在過去二十年 快速崛起主要歸結于如下三點原因[1]：1）海量數據：隨著互聯網的興起，數據以語音、視頻和文字等形式快速增 長；海量數據為機器學習算法提供了充足的營養，促使人工智能技術快速發展。2）高擴展計算機和軟件系統：近 年來深度學習成功主要歸功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等專用硬件和相關的軟件平臺。3）已有資源的可獲得 性：大量的開源軟件協助處理數據和支持AI相關工作，節省了大量的開發時間和費用；同時許多云服務為開發者提供 了隨時可獲取的計算和存儲資源。 在機器人、虛擬助手、自動駕駛、智能交通、智能制造、智慧城市等各個行業，人工智能正朝著歷史性時刻邁進。谷 歌、微軟、亞馬遜等大公司紛紛將AI作為引領未來的核心發展戰略。2017年谷歌DeepMind升級版的AlphaGo Zero橫 空出世；它不再需要人類棋譜數據，而是進行自我博弈，經過短短3天的自我訓練就強勢打敗了AlphaGo。AlphaGo Zero能夠發現新知識并發展出打破常規的新策略，讓我們看到了利用人工智能技術改變人類命運的巨大潛能。 我們現在看到的只是一個開始；未來，將會是一個全聯接、超智能的世界。人工智能將為人們帶來極致的體驗，將 積極影響人們的工作和生活，帶來經濟的繁榮與發展。
上傳時間： 2022-03-06
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近些年來，云計算與移動云計算迅速發展，隨之而來出現的問題是由于智能終端的數量和處理器計算能力能力的增加，越來越多的計算密集型應用應用被卸載到云端，這樣就給核心網絡造成很大的負載，從而不能滿足那些對延遲敏感的應用，所以移動邊緣計算就因此產生。它通過將計算、存儲等資源部署在網絡的邊緣，能快速地處理任務并傳輸。但是由于用戶終端的移動性，需要考慮的一個很重要的問題就是當服務厥量受到位置影響時應當采取什么措施。合理的計算切換能夠很好地解決這個問題。在移動邊緣計算中，什么時候進行計算切換以及切換到哪里是切換問題的關鍵。本文研究了計算切換的具體過程、影響計算切換的因素及管理體系，提出了計算切換的管理框架。在考慮任務完成時間、移動終端能耗和任務完成成本這些因素影響的基礎上并根據切換管理的框架和具體的判決準則，提出了簡單加權法、熵值法和基于理想解排序的這三種多屬性決策計算切換筧法。最后在實驗部分對這三種多屬性決策計算切換算法進行仿真實驗，在根據實驗結果對三種算法的性能進行分析，然后再研究計算量與數據量變化對算法性能的影響。實驗結果表明：采用多屬性切換決策的方法要優于不切換和總是發生切換的決策，并且在多屬性決策的方法中，班想解排序的方法要優于簡單加權法和值法，并且任務的完成時間、移動終端能耗、和任務的執行成本隨著終端移動速度的增大而有明顯減少，說明基于閾值的判決準則和多屬性切換決策算法適用于移動邊緣計算中的計算切換。關鍵詞：移動邊緣計算：計算切換：判決準則；多屬性決策
標簽： 移動邊緣計算
上傳時間： 2022-03-11
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本文以某油田數字化改造項目為背景，研究內容主要分為如下四個部分（1）三維激光掃描儀在掃描作業中會產生精度不符合項目要求的問題，導致后續的維模型精度無法達到要求。本文系統分析了掃描儀的誤差來源，采用單邊法和交叉雙邊法的標定實驗方案，可以較快、較準確的檢驗三維激光掃描儀的精度，為后續數據獲取奠定了良好的基礎（2）傳統的紋理圖片采集方法沒有規則，拍攝的圖片較多，數據量較大，且有時會遺漏部分場景信息。通過對比分析研究前后幾次采集的大量紋理圖片數據，提出了一種快速、全面的紋理采集方法，提高了采集效率，降低了數據量。通過研究降噪、增強特征等算法，對紋理圖片進行處理，獲取了較好的模型顯示細膩感。最后，通過對比實驗分析了上種不同理貼圖方法在模型真實度、內存占用量和操作易程度等力面的影響，得出各個貼圖方法的優缺點及適用范圍，為后續的高質量、快速度的紋理貼圖提供了理論依據（3）針對地面激光掃描儀在點云拼接時出現無法識別標靶球的問題，分析研究了大量其它站掃描的點云數據和標靶擺放位置，提出了相應的擺放規則，提高了識別標靶的成功率和點云拼接效率。復雜的曲面類模型在正向建模軟件中的操作難度較大，且操作復雜，作者通過轉換格式將點云放置在逆向軟件中使用曲面擬合建模方法進行三維建模，提高了建模效率。非規則類模型在通過交集、并集和差集操作時會出現模型消失的問題，經過實驗和研究，詳細提出了其建模步驟，減少了該類問題的出現。團隊協同作業的模型整合階段容易出現材質和模型重復問題，結合項目的建模技術要求提出了相關的模型建模規范，提高了模型整合效率
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-17
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單片機通過WIFI模塊將溫度數據上傳到OneNET平臺功能實現：82C52單片機通過wifi模塊（ESP8266）將溫度傳感器（DS18B20）的溫度數據通過HTTP協議上傳到OneNET云平臺，資料包括單片機程序源碼以及相關說明文檔，程序注釋詳細，適合大家參考學習。
上傳時間： 2022-04-26
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