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設備技術

設備管理技術

幫助他人更好的了解如何對設備進行管理，進一步拓展知識

標簽： 設備管理

上傳時間： 2015-11-17

上傳用戶：ruojiahang1113
Linux設備驅動程序(中文版第三版)

Linux技術管理手冊Linux設備驅動程序(中文版第三版)

標簽： Linux

上傳時間： 2016-04-07

上傳用戶：lifeijn
ps2技術手冊

PS/2 設備接口用于許多現代的鼠標和鍵盤它是由 IBM 開發并且最初出現在 IBM 技術參考手冊里但是當我知道的時候這篇文件就已經很多年沒有印刷了因此關于這個內容現在沒有官方的出版物我無法訪問 IBM 的技術參考手冊所以本網頁中的所有信息都來自于我自己的經驗及本頁最下面列出的參考的幫助

標簽： ps2 技術手冊

上傳時間： 2016-06-22

上傳用戶：doudou123
面向微機電系統組裝與封裝的微操作裝備關鍵技術

對微機電系統(Micro electro mechanical systems，MEMS)組裝與封裝工藝的特點進行了總結分析，給出了MEMS組裝與封裝設備的研究現狀。針對MEMS產業發展的特點，分析了面向MEMS組裝與封裝的微操作設備中的工藝參數優化數據庫、快速精密定位、模塊化作業工具、快速顯微視覺、柔性裝夾和自動化物流等關鍵技術。在此基礎上，詳細介紹了研制的MEMS傳感器陽極化鍵合設備和引線鍵合設備的組成結構，工作原理，并給出了組裝和封裝試驗結果。最后，指出了MEMS組裝與封裝技術及設備研制的發展趨勢。

標簽： 微機電系統封裝關鍵技術操作

上傳時間： 2016-07-26

上傳用戶：leishenzhichui
航天測控信號的識別與參數估計技術研究

航天通信系統是航空航天的重要組成單元，主要任務是對飛行器飛行狀態的跟蹤測量、控制運動命令的傳達和工作狀態數據的傳輸。為了完成以上任務，接收設備需要對信號進行有效的檢測及識別，這也是通信領域的重要研究課題。同時信號的識別與參數估計技術對未來接收機的智能化、軟件化、數字化都非常重要。現在的航天電磁環境非常復雜，再加上信號調制方式的多樣性，導致傳統的檢測識別方法難以正常工作，本文正是在此背景下進行深入研究的。

標簽： 航天測控信號參數估計技術研究識別

上傳時間： 2017-12-21

上傳用戶：chenyingzhucyz
讓信息技術走進鄉村小學數學課堂

從目前的情況來看，我國信息化技術在鄉村小學教學中的應用并不廣泛，有一些教師在實際的教學中受到了各種因素的限制，其中鄉村教師往往會受到教學設備和教學條件等眾多內容的限制，進而導致教師在實際的教學中不能夠很好的運用創新式的教學理念來進行教學。如何在實際的小學數學教學中，教師能夠合理的運用現代化的教學手段進行教學，必將會在很大程度上提升小學數學教學體系的發展，為豐富小學生的日常生活奠定堅實的基礎。文本筆者將會針對信息技術對鄉村小學數學課堂的重要性進行簡單的分析，并對鄉村小學數學課堂運用信息技術的具體措施等內容進行闡述。

標簽： 信息技術

上傳時間： 2018-03-03

上傳用戶：城市布衣
調度通信自動化設備實驗技術規范書

使用對通信自動化設備實驗的步驟，滿足通信自動化實驗的需求，為廣大通信自動化愛好者提供便利

標簽： 調度通信自動化設備實驗技術規范

上傳時間： 2018-04-27

上傳用戶：wm_0815
實用電氣故障查找技術

《實用電氣故障查找技術》根據國家職業標準《維修電工》，結合企業生產實際，詳細介紹了電氣設備常見故障的查找及維修技術：主要內容包括：電氣故障查找基礎、電氣線路的故障查找、電動機控制線路故障查找、異步電動機的電氣故障查找與檢修等內容。

標簽： 電氣、電工、故障

上傳時間： 2018-08-20

上傳用戶：wj4219
JTAG技術及其在FLASH編程中的應用

興起于上世紀80年代末，并于1990年被IEEE 標準協會接納為IEEE1149.1標準的JTAG 技術，其產生的背景是對高密度集成電路板進行故障檢測，現在已被廣泛用于支持芯片測試、設備編程、混合信號測試和現場服務等領域。本文首先介紹了」TAG 接口的定義及其具體結構，對邊界掃描的具體工作過程進行了分析，并列舉了幾種常用功能;在此基礎上以M SP430 系列Flash 型單片機為對象探討了如何實現對具有JTA G接口的Flash芯片的在線編程與調試，并給出了具體實例。

標簽： jtag flash 編程

上傳時間： 2021-10-29

上傳用戶：zhaiyawei
基于改進YOLOv3的電力設備紅外目標檢測模型

紅外圖像檢測技術因具有非接觸、快速等優點，被廣泛應用于電力設備的監測與診斷中，而對設備快速精確地檢測定位是實現自動檢測與診斷的前提。與普通目標的可見光圖像相比，電力設備的紅外圖像可能存在背景復雜、對比度低、目標特征相近、長寬比偏大等特征，采用原始的 YOLOv3 模型難以精確定位到目標。針對此問題，該文對 YOLOv3 模型進行改進：在其骨干網絡中引入跨階段局部模塊；將路徑聚合網絡融合到原模型的特征金字塔結構中；加入馬賽克（Mosaic）數據增強技術和 Complete-IoU（CIoU）損失函數。將改進后的模型在四類具有相似波紋外觀結構的電力設備紅外圖像數據集上進行訓練測試，每類的檢測精度均能達到 92%以上。最后，將該文方法的測試結果與其他三個主流目標檢測模型進行對比評估。結果表明：不同閾值下，該文提出的改進模型獲得的平均精度均值優于 Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 模型。改進后的 YOLOv3 模型盡管在檢測速度上相比原 YOLOv3 模型有所犧牲，但仍明顯高于其他兩種模型。對比結果進一步驗證了所提模型的有效性。

標簽： 電力設備紅外目標檢測

上傳時間： 2021-10-30

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