为了降低无人机集群控制的复杂度，高效解决大规模无人机集群控制和长距离飞行时集群变拓扑问题，设计了一种仿鸿雁群编队的无人机集群自主协同控制方法，借鉴自然界中的鸿雁编队行为机制，开发了面向无人机平台的分布式仿生集群控制系统.鸿雁是一种常见的集群鸟类，其在迁徙途中表现的自组网和编队变拓扑行为与无人机集群飞行有极高的相似性.仿鸿雁编队行为机制的无人机集群飞行验证系统采用了低成本四旋翼无人机，利用无线局域网进行组网通信.外场飞行试验结果表明，自然界中的鸿雁编队行为机制有助于无人机集群的快速精准编队控制，实现了无人机的位置实时变拓扑，提高了无人机集群飞行的鲁棒性

1、课程简介 《无土栽培学》以园艺植物生长发育的基本理论为基础;针对无土栽培的理论基础、适 宜品种、营养液配置管理、基质的选择处理无土栽培设施及环境控制,除介绍国外无土 栽培技术之外,着重讲述我国目前广泛应用的、技术较成熟的、有地方特色的无土栽培生 产技术。 2、地位和任务 《无土栽培学》是园艺学专业的专业选修课,通过讲解使学生掌握无土栽培设施、适宜 品种、营养液配方、营养液管理、无土栽培病虫害防治等技术;为今后发展绿色果品蔬菜 提供技术教育。 3、总体要求 要求学习者掌握无土栽培的理论基础和技术要求,具有进行园艺植物无土栽培的生产能 力,强调理论联系实际,注重应用

以我国资源丰富的低成本优质无烟煤为原料，经过2800 ℃高温纯化、石墨化处理，制备出锂电池用负极材料，用相同手段处理商业化石墨的前体石油焦与石墨化无烟煤作对比。通过X射线衍射（XRD），扫描电子显微镜（SEM），透射电子显微镜（TEM），拉曼光谱（Roman）和氮吸附?解吸等手段对无烟煤基负极材料进行微观结构的表征。采用恒流充放电（GCD），循环伏安（CV）表征其电化学性能。实验结果表明，无烟煤基石墨化负极材料的石墨化度可达95.44%，比表面积为1.1319 m2·g?1，石墨片层结构平整光滑。该石墨化无烟煤作为锂离子电池的负极材料首次库伦效率为87%，在0.1C的电流密度下具有345.3 mA·h·g?1的可逆容量，且在高倍率下该材料比石墨化石油焦材料显现出更好储锂性能，这归功于石墨化无烟煤较为规则高度有序的表面结构。在不同倍率循环后电流密度恢复到0.1C时容量基本无衰减，100圈循环后可逆容量保持率高达93.8%，基本与石墨化石油焦负极相当，拥有优异的循环稳定性。无烟煤基石墨在容量、倍率性能及循环稳定性上基本接近甚至超过石墨化石油焦。本研究表明，采用优质无烟煤作为原料生产锂离子电池负极材料具有潜在的研究价值和广阔的商业前景

陆佳妮,女,1岁3月,入院时间:2005.5.14籍贯:上海嘉定住院号 111371 主诉:因咳嗽一月余,加重伴发热十余天入院。 现病史:患儿一月前无明显诱因下出现咳嗽,不剧,无痰多及鸡鸣样回 声,以夜间明显,无气促症状,无流涕鼻塞,家属未重视。十天前,咳嗽加 剧,呈阵发性,伴痰鸣,无气促,发绀。有发热,最高达40℃,无流涕鼻塞, 无呕吐,腹泻,无皮疹,黄染,无抽搐,无尿频症状至上海市儿童医院,以 “支气管肺炎”收入院,入院查肝功能

第1节 无线数据通信概述 3.1.1 概念 3.1.2 主要类别 3.1.3 特点和应用 3.1.4 网络 3.1.5 发展趋势 第2节 红外无线数据通信 3.2.1 概述 3.2.2 系统组成、原理及分类 3.2.3 特点 3.2.4 主要协议——IrDA协议集 3.2.5 红外数据网络 第3节 蓝牙技术Bluetooth 第4节 基于802.11的无线局域网 3.4.1 无线局域网概述 3.4.2 无线局域网网络硬件 3.4.3 网络拓扑结构 3.4.4 网络协议IEEE802.11 3.4.5 无线局域网的频段分配 3.4.6 无线局域网的发展趋势 3.4.7 Wi-Fi新闻 第5节 紫蜂技术ZigBee 3.5.1 简介 3.5.2 协议套件 3.5.3 技术特点 3.5.4 主要应用领域

无线网络的搭建 正如移动电话已成为固定电话的有力补充一样，无线网络也以其灵活便利的 接入方式博得了众多移动用户的青睐。毋庸置疑，无线网络在远程接入、移动接 入和临时接入中都拥有无与伦比的巨大优势，随着无线网络设备价格的平民化， 无线网络的实际应用也就越来越多。有理由相信，未来两三年时间内将是无线网 络蓬勃发展的大好时机

本文介绍了一种8098单片机实现的全数字化的无换向器电机调速系统,其特点是采用无位置检测器技术,实现了无换向器电机的无位置检测器运行;速度调节器运用模糊控制器.结果表明,无位置检测器技术是可行的,无换向器电机的模糊控制具有较好的控制效果

无线传感器网络简介 无线传感器网络与物联网 无线传感器网络的应用领域 无线传感器网络的体系结构 无线传感器网络研究及发展现状 无线传感器网络面临的挑战 无线传感器网络的未来展望

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

3.7无线局域网 3.7.1无线局域网标准 3.7.2无线局域网的主要类型 3.7.3无线网络接入设备 3.7.4无线局域网的配置方式 3.7.5个人局域网 3.7.6无线局域网的应用 3.7.7无线局域网的发展趋势