基于GSM/GPRS的直流电机远程控制系统

给出了基于GSM/GPRS的直流电机远程控制系统的设计方案。在该方案中,C8051F330单片机产生PWM波形和开关量信号控制直流电机驱动模块L298N最终实现对直流电机的转速控制(由PWM的占空比决定)和正反转控制(由开关量信号决定),同时C8051F330单片机与GPRS模块MC55之间通过串口实现双向通信,因此,MC55在收到用户从远端发送来的"命令"(即短消息)后就可以通过C8051F330单片机最终实现对直流电机的控制。     

简易人体穴位识别治疗仪

为了解决非专业人群寻找穴位难、不准确、不易操作等难题,设计了一种以SPCE061A为核心MCU（Micro Control Unit）的简易人体穴位识别治疗仪。给出了系统结构和实现流程,提出了一种基于层次分析原理的新型穴位检测方法,并讨论了环境因素对穴位识别结果的影响。通过人体穴位检测实验表明,本系统的穴位与非穴位正确识别率可分别达到95%和98%以上,且输出频率可调、波形可变的脉冲电压可达到模拟中医针灸治疗的作用。与传统找穴位方法相比,该方案具有操作简单、功耗低、性价比高等优点。     

雷洛昔芬中间体4-甲氧基-α-[(3-甲氧基苯基)硫代]苯乙酮含量的反相高效液相色谱测定

采用反相高效液相色谱法,以v(甲醇)v∶(水)=802∶0作为流动相,用C18柱和二极管阵列检测器(DAD,282nm),测定4-甲氧基--α[(3-甲氧基苯基)硫代]苯乙酮的含量。结果表明,4-甲氧基--α[(3-甲氧基苯基)硫代]苯乙酮在0.02～0.90μg内呈良好的线性关系,r=0.99999。该方法灵敏、快速、准确,可用于4-甲氧基--α[(3-甲氧基苯基)硫代]苯乙酮含量的测定。     

常州市供水管网余氯分布规律研究

以常州市供水管网为例,通过人工取样检测水厂、补氯站、管网、二供采样点的余氯浓度,从时间和空间角度对常州市供水管网余氯分布均匀性进行了初步评估。结果表明,水厂-补氯站两级消毒方案改善了常州市政管网余氯浓度分布均匀性,应加强对冬夏两季水质敏感点的监控。同时,应综合考虑经济因素,采用增设补氯点、改造管网、改变消毒方案等方式提高供水管网余氯分布时空均匀性。     

可穿戴式心率检测系统的设计

针对当前心率检测仪稳定性差、功耗大、体积大等缺陷,设计一种实用性强的可穿戴式心率检测方案。本文详细介绍了脉搏信号采集电路设计,并以STM32芯片为控制核心,利用三轴加速度计获取噪声源构建自适应滤波器来消除运动干扰,对处理后数据存储、计算与结果显示,实现了对心率实时、连续、可靠的检测,展示了可穿戴设备在医疗、运动、健康等领域的美好应用前景。     

基于UML的自动测试系统软件框架设计

框架技术提供开发过程和代码的两级复用,它与具体的应用领域相关,框架的开发使用可以提高自动测试系统软件开发效率,满足自动测试系统日益增加的复杂性和功能性要求.UML对面向对象开发方法的支持、图形化的描述方法和扩展型能够很好的解决框架开发过程中的复杂性和抽象性问题.文章利用UML完成了自动测试系统框架的建模和设计开发,最后对框架的开发过程和UML的使用进行了总结.     

基于改进DTCWT和引导滤波的低剂量CT图像降噪

针对低剂量计算机断层扫描(CT)图像噪点较多和空间分辨率低的问题,提出了一种基于改进双树复小波变换(DTCWT)和引导滤波的低剂量CT图像降噪方法。首先使用DTCWT对低剂量CT图像进行多尺度分解,对高频子带系数使用拟合优度检验框架进行去噪,对低频子带使用三边滤波进行降噪,逆DTCWT重构得到初始去噪图像;然后使用降噪并插值的低频子带图像作为导向图像对CT图像进行引导滤波;接着结合初始去噪图像和引导滤波的去噪结果生成细节残存图像;最后用3维块匹配滤波(BM3D)阈值算法对细节残存图像进行二次去噪,叠加两次去噪结果得到最终去噪图像。实验结果表明,该方法优于其他传统图像去噪算法,在抑制噪声的同时,良好地保留了图像的边缘轮廓和纹理特征,对低剂量CT图像有着显著的去噪效果。     

数据治理标准化发展现状与启示

全面梳理了数据治理标准化工作的发展趋势、标准化组织和典型数据治理标准,阐述了数据治理标准化的概念内涵和现有挑战;分别论述了标准化基本方法在数据治理中的应用,以及数据治理对标准化工作的支撑作用,并提出了后续工作建议。     

基于知识图谱的双重感知网络推荐算法

近年来,通过聚合知识图谱中附加的项目信息进行推荐取得了优异的成果,但用户信息来源相对较少,同时多重聚合会使项目自身特征表达不全,甚至发生噪音.针对以上两点,提出基于知识图谱的双重感知网络推荐算法KGDP.首先,从用户交互记录中随机选取部分项目作为用户相关项目,以及选取项目的邻居实体作为项目的相关实体;然后,将选取的用户相关项目经过深度神经网络融合为用户特征,丰富了用户特征,同时单独聚合项目的相关实体;其次,经过两个深度神经网络使用户分别感知项目特征和邻居特征,即非线性交互;最后,通过一个单层感知机调节交互特征的输出权重进行评分预测.在推荐算法常用的两个真实数据集上进行实验,较基线模型AUC指标分别提升了9.2%、2.4%;ACC指标提升了6.6%、1.9%,F1指标分别提升了7.0%、1.1%;Precision@N指标分别提升了28.8%、6.5%;Recall@N分别提升了4.0%、23.7%;F1@N指标分别提升了43.3%、8.4%.