德国西门子公司在CNC系统中采用了这种诊断功能。用户 只要把CNC系统中专用的“通讯接口”连接到普通电话线上, 而专用通讯诊断计算机的“数据电话”也接到电话线上,然后由 计算机向CNC系统发送诊断程序,并将测试数据输回到计算机 进行分析得出结论。随后将诊断结论和处理方法通知用户

在前期研究的基础上, 对LiBr-[BMIM]Cl/H2O三元工质对的其他重要热力学数据进行了系统地测定, 包括密度、黏度、比热容和比焓.采用最小二乘法对测定的热力学数据进行回归, 得到了物性方程; 实验值与物性方程计算值的平均绝对相对偏差(average absolute relative deviation, AARD)分别为0.03%、1.10%、0.29%和0.01%.除了结晶温度和腐蚀性, 黏度是影响工质对实际应用的另外一个重要因素, LiBr-[BMIM]Cl/H2O三元工质对的运动黏度小于25 mm2·s-1, 满足实际应用要求, 且很好地改善了离子液体的高黏度问题

存贮器的主要功能是存放程序和数据,程序是单片机 操作的依据,数据是单片机操作的对象。 单片机向存贮单元存放信息称为“写,取出信息称 为“读”,“读”、“写”操作都称为访问存贮器。单片 机访问存贮器是根据存贮单元的地址进行的。根据地址访 问存贮单元又称寻址

一、面向对象程序设计(OOP) 1、 将数据(属性)和方法(行为或功能)封装到类(classes)中 2、 数据与方法常常是紧密相关的 3、对象(objects): 类的实例对象或类本身 4、 三个基本特性：封装性、继承性和多态性

以迄今为止查阅到的中国大陆金属矿区实测地应力数据为基础，经优化处理后最终采用165组数据，基本覆盖了我国大陆主要金属矿山分布地区.采用回归分析法给出了中国大陆金属矿区测量埋深范围内的地应力场特征，并尝试从地应力的角度对中国大陆金属矿区断层的稳定性进行了讨论.结果显示，中国大陆金属矿区垂直主应力、最大与最小水平主应力总体上随埋深呈线性增加；最大与最小水平主应力之差Δσ随埋深的增加有增大的趋势，但规律性不显著；最大水平主应力与垂直主应力之比Kh，max主要集中在1.00~2.50之间，最小水平主应力与垂直主应力之比Kh，min主要集中在0.50~1.50之间，平均水平主应力与垂直主应力之比Kh，av主要集中在1.00~2.00之间，随着埋深的增加，3个侧压系数的变化幅度逐渐减小，Kh，max趋向于1.83，Kh，min趋向于0.80，Kh，av趋向于1.31；最大与最小水平主应力之比与埋深没有显著的关系，主要集中在1.5~2.0之间，近似服从正态分布；断层在埋深小于500 m范围内有滑动的可能，埋深超过500 m时，逆断层有滑动的可能，走滑断层处于相对稳定状态

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

6.1项目管理 6.1.1项目管理的职能 6.1.2项目管理的主要内容 6.1.3项目开发计划 6.2立项与调研 6.2.1项目立项 6.2.2项目调研 6.3可行性分析 6.3.1可行性分析的步骤 6.3.2可行性分析的内容 6.3.3可行性报告 6.4应用实例

5.1方法、模型、工具和技术 5.1.1方法 5.1.2模型 5.13工具 5.1.4技术 5.2软件生存期模型 5.2.1瀑布模型 5.2.2快速原型模型 5.2.3螺旋模型 5.2.4喷泉模型 5.2.5开发模型的比较 5.3结构化方法 5.3.1结构化分析 5.3.2结构化设计 5.3.3结构化编程 5.3.4结构化分析、结构化设计和结构化编程的联系

3.1 由基本逻辑门构成的组合电路的分析和设计 3.1.1 组合电路的一般分析方法 3.1.2 组合电路的一般设计方法 3.2 MSI构成的组合逻辑电路 3.2.1 自顶向下的模块化设计方法 3.2.2 编码器 3.2.3 译码器 3.2.4 数据选择器 3.2.5 数据分配器 3.2.6 算术运算电路 3.2.7 数值比较器 3.3 组合电路设计举例: 算术逻辑单元(ALU) 3.4 组合逻辑电路中的冒险 3.4.1 产生冒险的原因 3.4.2 消去冒险的方法

传统 PM2.5 预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器，成本较高. 本文尝试利用图像数据进行 PM2.5 浓度预 测. 大气 PM2.5 浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和 HSI（Hue-saturation-intensity）颜色差异有密切联系. 大气中 PM2.5 浓度的升高会导致非天空区域的暗通道强度值下降，图像对比度下降和 HSI 空间颜色差异变小. 通过分析 PM2.5 浓度 与图像特征的关系，提出了一种基于图像混合核的列生成空气质量 PM2.5 预测模型