u: Micro C: control uC/OS:适合于小的、控制器的操作系统 小巧 公开源代码,详细的注解 可剥夺实时内核

6.1CC系统安装与设置 6.2CCS菜单和工具栏 6.3CCS中的编译器、汇编器和链接器选项设置 6.4用CCS开发简单的程序 6.5在CCS中读取数据和数据的图形显示 6.6代码执行时间分析( Profiler的使用)

对骨切削研究中的骨切削数值仿真本构模型、骨切削手术工艺及机理等方面进行了综述, 着重介绍了切削参数对骨切削的影响、骨切削刀具设计等, 并对医学领域新兴的超声骨切削技术进行了介绍和分析.最后得出应从以下方面完善骨切削研究: (1)骨切削数值仿真的本构模型有待开发; (2)构建系统的骨材料切削理论以解释骨材料切屑形态的切削机理; (3)骨材料切削刀具的开发需要进一步深化; (4)超声骨切削由于安全性高、损伤小、愈合快的特点将成为未来临床骨切割操作的发展方向和趋势

从钙钛矿晶格结构和器件结构入手，介绍了钙钛矿电池的发展历程，总结了A位，B位及X位的组分调控方法、一步法、两步法及其他成膜方法，形貌控制方法，最后，详细讨论了钙钛矿太阳能电池稳定性的影响因素，光热湿等因素是引起钙钛矿晶体分解，导致电池性能下降的主要原因。最后，稳定性问题已经成为阻碍钙钛矿电池产业化的最大的障碍，介绍了钙钛矿太阳能电池当前稳定性问题的主要解决方案：开发更稳定的钙钛矿结构，开发用于控制晶粒生长的新添加剂，以及选择具有优异性能的空穴传输层和电子传输层

目前，熔盐电化学冶金普遍采用炭素阳极，阳极CO2产物是重要的碳排放源。若在高温熔盐体系中使用惰性析氧阳极，则可实现熔盐电解过程低碳排放。因此，开发适用于熔盐电解体系的惰性阳极至关重要，也是近年来国内外研究热点。本文首先综述了各种高温熔盐体系惰性阳极的研究进展，所涉及熔盐体系包括：铝电解氟化物盐、CaCl2熔盐、碳酸盐和熔融氧化物等。另外，近年来月球开发利用受到广泛关注，太阳能驱动的月壤原位熔盐电化学制氧，将是支撑人类未来月面生存氧气需求的重要方法之一，故惰性析氧阳极不可或缺。因此，本文也简要综述了基于惰性阳极的月壤电解制氧技术

正弦余弦算法是一种新型仿自然优化算法，利用正余弦数学模型来求解优化问题。为提高正弦余弦算法的优化精度和收敛速度，提出了一种基于差分进化的正弦余弦算法。该算法通过非线性方式调整参数提高算法的搜索能力、利用差分进化策略平衡算法的全局探索能力及局部开发能力并加快收敛速度、通过侦察蜂策略增加种群多样性以及利用全局最优个体变异策略增强算法的局部开发能力等优化策略来改进算法，最后通过仿真实验和结果分析证明了算法的优异性能

4.1管理信息系统战略规划的概念教 4.2制定管理信息系统战略规划的常用方法 4.3企业业务流程重组 4.4开发管理信息系统的方法

基于建立的连铸中间包及结晶器内钢液混合过程的物理模型，开发了板坯连铸异钢种连浇过程混浇坯长度及成分变化模型。以某钢厂单流板坯连铸机220 mm×1560 mm断面Q235与Q335Ti钢的混浇过程为研究对象，采用水模型试验结合数值模拟确定模型的关键参数，并通过开展现场试验对混浇坯取样验证模型的准确性。结果证明：混浇坯成分取样与模型预测的成分偏差小于5%，且模型预测的混浇坯长度与人工确定的一致。故采用该模型可跟踪不同混浇工况下中间包内及铸流上钢液的混合行为，准确预测混浇坯的长度以及成分变化规律。采用该模型研究了拉速及中间包内剩余钢液质量对混交坯长度及不同浇注长度铸坯C元素质量分数变化的影响规律。发现当拉速保持不变时，中间包内剩余钢液越多，混浇坯越长；当中间包内剩余钢液质量保持不变时，拉速越大混浇坯越短。相比而言，中间包内剩余钢液质量比拉速对混浇坯长度的影响更大。另外当拉速不变时，随着中间包内剩余钢液质量的增加，C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率减慢；当中间包内剩余钢液质量不变时，随着拉速的增加，C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率增加。因此异钢种连浇过程，适当提高拉速以及减少中间包内剩余钢液质量，可有效减少混浇坯长度，成分变化速率降低

首先介绍了高熵合金的理论基础。然后从不同的热喷涂工艺出发，综述了等离子喷涂、超音速火焰喷涂、高速电弧喷涂、冷喷涂四种技术在制备高熵合金涂层上的研究发展现状，重点从原料选用、制备工艺优化、性能研究、后处理工艺等方面对以上四种热喷涂技术制备高熵合金涂层的研究进行系统地归纳与总结。最后提出现有制备高熵合金涂层的热喷涂技术较少、热喷涂材料受限、高熵合金设计盲目这三个问题，针对性地提出了在优化已有技术的基础上开发新技术；开发高熵陶瓷、高熵非晶合金、高熵复合材料等新型热喷涂材料；沿用材料基因组理念建立高熵合金数据库这三点热喷涂制备高熵合金涂层在未来的发展趋势

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级