手機基本原理: ETACS、GSM蜂窩手機是一個工作在雙工狀態下的收發信機。一部移動電話包括無線接收機(Receiver)、發射機(Transmitter)、控制模塊(Controller)及人機界面部分(Interface)和電源(Power Supply)。
標簽： Transmitter Controller Receiver ETACS
上傳時間： 2014-01-04
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大型商場的收銀系統，描述如何開發商場的收銀系統
上傳時間： 2014-12-07
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用FPGA作的IIC的收端,文字不夠，說點廢話
上傳時間： 2014-01-05
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思維導圖(Mind Mapping)以放射性思考(Radiant Thinking)為基礎的收放自如方式，除了提供一個正確而快速的學習方法與工具外，運用在創意的發想與收斂、項目企劃、問題解決與分析、會議管理等方面.
標簽： Thinking Mapping Radiant Mind
上傳時間： 2014-01-12
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c c++利用c++寫得比較常用的收索算法
上傳時間： 2017-06-10
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Java的收索引擎Java的收索引擎Java的收索引擎Java的收索引擎
上傳時間： 2014-01-12
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1346511545法規的發生放大法水電費收費
標簽： 1水電費水電費的收費
上傳時間： 2016-03-18
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電子報軟體. 你想輕輕鬆鬆的寄送電子報 功能介紹: 1. 支援多個伺服器分散流量. (已可設定每次的最大郵件數) 2. 支援多個設定檔選擇. 3. 可直接選擇硬碟內的 HTML, 純文字檔當做寄信內容. 4. 支援定時、每日、每週、每月送信. 5. 配合 ServiceAgent 可以成為NT/2000下的服務. 6. 可夾帶附件檔案. 7. 在原本可直接選取電腦硬碟上的檔案(HTML)來做為HTML寄信的本文之外, 目前已能將 HTML 內的圖檔(gif,jpg,bmp,png)的 <img> tag 和 音效檔(wav,mid,swf)的<EMBED> tag 的內容一起勘進郵件內容裡. 8. 以 Command Line 執行的方式就能啟動寄信流程. 9. 透過電子郵件信箱即可啟動自動化電子報訂閱/取消功能! 開發工具: 1. Delphi 5 2. Indy Winshoes8 (free delphi component)
上傳時間： 2014-01-05
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一．產品描述 提供8個觸摸感應按鍵，二進制(BCD)編碼輸出，具有一個按鍵承認輸出的顯示，按鍵後的資料會維持到下次按鍵，可先判斷按鍵承認的狀態。提供低功耗模式，可使用於電池應用的產品。對於防水和抗干擾方面有很優異的表現! 二．產品特色 1.工作電壓範圍：3.1V – 5.5V 2. 工作電流： 3mA (正常模式)；15 uA (休眠模式) @5V 3. 8 個觸摸感應按鍵 4.持續無按鍵 4 秒，進入休眠模式 5. 提供二進制(BCD)編碼直接輸出介面(上電 D2~D0/111) 6. 按鍵後離開，輸出狀態會維持到下次按鍵才會改變。 7. 提供按鍵承認有效輸出，當有按鍵時輸出低電平，無按鍵為高電平。 8. 可以經由調整 CAP 腳的外接電容，調整靈敏度，電容越大靈敏度越高 9. 具有防水及水漫成片水珠覆蓋在觸摸按鍵面板，按鍵仍可有效判別 10. 內建 LDO 增加電源的抗干擾能力 三．產品應用 各種大小家電，娛樂產品 四．功能描述 1.VK3708BM 於手指按壓觸摸盤，在 60ms 內輸出對應按鍵的狀態。 2.單鍵優先判斷輸出方式處理, 如果 K1 已經承認了, 需要等 K1 放開後, 其他按鍵才能再被承認，同時間只有一個按鍵狀態會被輸出。 3.具有防呆措施, 若是按鍵有效輸出連續超過 10 秒, 就會做復位。 4.環境調適功能，可隨環境的溫濕度變化調整參考值，確保按鍵判斷工作正常。 5.可分辨水與手指的差異，對水漫與水珠覆蓋按鍵觸摸盤，仍可正確判斷按鍵動作。但水不可於按鍵觸摸盤上形成“水柱”，若如此則如同手按鍵一般，會有按鍵承認輸出。 6.內建 LDO 及抗電源雜訊的處理程序，對電源漣波的干擾有很好的耐受能力。 7.不使用的按鍵請接地，避免太過靈敏而產生誤動。 聯系人：許碩 QQ：191 888 5898 聯系電話：188 9858 2398（微信）
標簽： KEYS 3708 SOP 16 BM VK 抗干擾 防水 省電
上傳時間： 2019-08-08
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準確量化和預測陸地生態系統碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預測未來氣候變化和控制溫室效應具有重要意義。通量觀測和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測精度較高，但觀測范圍局限、站點分布不均勻，易受環境影響，難以區域擴展；模型模擬可實現不同尺度參量估算，但由于理想化假設、模型參數和驅動數據等限制，導致其模擬結果往往與真實值存在較大偏差。模型-數據融合方法主要是通過參數估計和數據同化兩種技術集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調節的優化關系，以提高模型結果與真實值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測數據、遙感衛星資料以及相關氣候環境數據基礎上，重點突破全球動態植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數優化方法，獲取適宜中國的參數化方案：在此基礎上，引入數據同化算法，將遙感衛星產品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進的模型推廣至中國區域，實現對20002015年中國地區總初級生產力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調參數（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個作用領域）在各自取值范圍內隨機獲得不同的參數組合，結果表明22個參數可引起GPP和ET模擬結果產生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點GPP相對不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對不確定性RU月變化趨勢明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個參數對GP模擬產生的影響更為顯著。
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-16
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