网络的流量与转化

据第21次中国互联网发展状况统计表明,中国的企业网站已经接近100万个,已经开展过网络营销的企业则超过120万家,这当中绝大部分是中小企业。纵观近两年中国网络营销的发展,我们会发现传统的网络营销定义和理论范畴已经很难再去套用在这迅速发展的市场上。传统企业的网络营销实施在快速趋于成熟,那种全面出击、漫无目的、不计成本的网络营销已经逐渐被成熟的企业所遗弃。     

高科技与古代SOHO的结合

今天我们倡导网络新生活方式,需要从高科技和文化传统两个方面,搞清SOHO的来龙去脉,以更好地迎接未来的挑战。     

MAX7219驱动LED显示器显示连续数的方法

生产实际中单片机应用系统往往需要显示诸多数据,采用MAX7219驱动LED显示器有许多优点,该芯片采用BCD译码模式编程比较方便,但要使显示器显示一系列连续教要经过一定的程序处理.本文介绍了一种用MAX7219驱动数码管显示器显示连续数的硬件电路及编程方法,它设计思想独特,程序简单,在包装机械及数据采集系统中使用效果良好.     

无线ad hoc网络中的带宽预留保证机制研究

近几年IEEE 802.11无线网络得到了迅速的发展,并已经被广泛地应用在人们的工作和生活中.本文应用跨层设计的思想,提出了一种结合网络层和MAC层的跨层带宽预留保证机制--邻居预留(NR,Neighborhood Reservation),以减轻ad hoc网络中由于邻居节点在MAC层的信道竞争,对带宽预留产生的影响.     

P2P网络的分类以及关键技术分析

本文首先对当前主要的P2P网络进行了分类和调研.论文根据网络拓扑组织形式将P2P网络分为四种类型:集中式P2P网络、全分布非结构化P2P网络、全分布结构化P2P网络和混合式P2P网络.详细介绍了各类型网络的代表协议.之后,论文详细论述了P2P网络发展的关键技术.在此基础之上,总结出P2P网络与传统网络的区别、P2P网络的层次定位及网络基本功能.     

惯性器件测试系统监测软件设计与实现

针对系统中惯性器件标定和测试的需要,采用Visual C 开发了被测信号监测软件.在开发中使用了内存位图、链表和Windows多媒体定时器的技术,实现了对被测信号曲线的实时动态显示,并对采样值进行统计分析.文章详细阐述了软件的设计思想、结构和实现的功能,并给出了部分源码.在实际应用中表明,该软件简单实用,具有很强的工程实用价值.     

基于LPC2292的汽车智能组合仪表

介绍了一种汽车智能组合仪表的设计.讨论了汽车智能仪表的结构和功能,分析了系统的软件设计.该仪表以基于ARM7的微控制器LPC2292微控制器为控制核心.采用源代码开放的嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ作为应用程序的开发平台,实时显示和保存车速、发动机转速、水温、油位、总里程、子里程等车况参数,使汽车具有"黑匣子"功能.采用CAN总线建立通信网络.与传统汽车仪表相比.该仪表具有功能丰富、可靠性高、可视性好、通用性强等优点.     

中国传统园林研究现状及趋势展望

作为传统文化的重要载体,中国传统园林研究一直备受学者关注。了解中国传统园林的研究现状及发展趋势,不仅能丰富中国传统园林的研究领域,更能为风景园林发展提供有力的支撑。以CNKI数据库中2002-2021年间的中国传统园林相关文献为基础,借助CiteSpace软件生成该领域的知识图谱,以深入剖析其研究热点、演进历程与未来趋势。研究发现:(1)中国传统园林研究自1989年开始逐渐处于活跃状态,研究文献数量呈上升趋势,研究主题逐渐多元化,研究领域不断扩大,研究系统性与整体性显著增强;(2)庭院景观、山水居游、空间句法、风景构图、诗意栖居、立象尽意、雕塑、园林艺术、地域景观是其主要研究领域,而中国古典园林、古典园林、风景园林、意境则是其研究趋势的关键词;(3)现代技术和理念分析的运用将更加普及,为中国传统园林研究注入了新的方法。     

广西北流市鸭埌村生态治水智慧探析

在全球气候变化背景下,极端气候频发,生态水治理在近几年逐渐成为研究和关注的热点。而如今的传统村落大多已形成了较完备的生态水治理体系,因此对于传统村落水治理体系所蕴含的生态智慧的探究尤为重要。以广西北流市的降雨量变化为研究背景,生态智慧为理论基础,运用ArcGIS空间分析法分别从宏观、中观、微观三个层面探究广西北流市鸭埌村的生态治水智慧:(1)因地制宜的村落选址智慧;(2)逐水而居的村落营建智慧;(3)护水而安的排蓄体系智慧。同时总结出鸭埌村生态治水原则:(1)因山就势,导蓄兼顾;(2)户户朝塘,化线为面;(3)化污为净,物尽其用,为今后传统村落应对洪涝灾害防范、生态环境修复和乡村产业可持续发展等相关建设问题提供有益的借鉴和参考。     

基于深度学习的电机外观缺陷智能检测系统设计

针对电机外观缺陷检测通过人工检查方法准确率偏低、误判率高、严重影响电机出厂质量等问题,通过分析电机外观缺陷类型,设计了一种基于深度学习方法的智能视觉检测系统,该系统方案由训练服务器、工业视觉控制器、工业相机、LED光源和控制器以及数字IO模块构成,融合了深度学习与传统CV视觉检测算法,采用了全新的系统架构与快速部署设计方案,实现了自动化、高精度的视觉识别检测,在效率比人工高几倍的同时,还能通过增量训练不断提升推理的准确率。尤为重要的是,实现这一效果仅需要在通用CPU平台上实现,进一步降低了成本,提升产线运行效率和质量。