合理利用水资源 加强水资源保护

<正>1水资源及其重要作用1.1水资源水资源是指能够被人类直接利用,有数量和质量保障的淡水资源。三山六水一分田,地球是个"水球",地球上水的总贮量约有13.9亿km3,其中97%为海洋咸水,不能直接为人类利用。淡水的总量仅为0.36亿km3,而且不足地球总水量     

基于光伏系统发电效率及升压器仿真实验探究

本文介绍了光伏发电系统DC/DC变换器中Boost升压电路的工作原理,同时详细阐述了光照强度、温度及外接RL阻值对光伏电池输出特性的影响.本文以新能源发电仿真设备为实验对象,模拟太阳能发电现场,并基于组态王软件对光伏发电系统进行仿真,通过仿真结果可以更好地观察DC/DC变换器的工作过程及光照强度、RL阻值与光伏发电效率的关系,为光伏发电系统得到最大功率追踪点提供实验支撑.     

基于MCU的智能密码锁控制系统

智能密码锁具有安全高效的功能,在日常生活中具有广泛的应用性.本文设计的智能密码锁采用STC89C52芯片为主要器件,由电源模块、单片机最小系统模块、显示模块、报警模块、矩阵键盘模块等组成.该设计实现在液晶屏上显示汉字、开关的状态、输入多次错误密码自动锁死功能、可随意修改密码、输入密码错误会自动报警等一系列基本功能.具有操作方便、保密性强等优势,具有良好的应用价值.     

基于ZigBee技术的建筑火灾低压配电报警系统设计

随着火灾的频繁发生,火灾报警系统的应用至关重要,传统的无线火灾报警系统存在很大的消防技术问题和局限性.新兴的报警方式Zigbee自动报警技术能充分满足无线火灾自动预警系统的各种功能.本文以CC2530模块为核心,以ZigBee技术为基础对火灾信号进行检测和分析.本系统广泛适用于多数有火灾报警需求的场所.     

细粒度鱼类疫病图像识别算法模型

通过肉眼识别鱼类疫病依赖于诊断人员的经验，疫病数据存在类间差距较小与识别效率低等细粒度问题。由于Transformer缺乏卷积神经网络（CNN）的归纳偏差，需要大量的数据进行训练；CNN对全局特征提取不足，泛化性能较差等问题限制模型的分类精度。基于特征图对所有像素的全局交互建立算法模型，提出一种基于CNN与Vision Transformer相结合的鱼类疫病识别模型（CViT-FDRM）。首先，搭建鱼类疫病的数据库FishData01；其次，利用CNN提取鱼类图像细粒度特征，采用Transformer模型自注意力机制获取图像全局信息进行并行训练；然后，采用组归一化层将样本通道分组求均值与标准差；最后，采用404张鱼类疫病图像进行测试，CViT-FDRM达到97.02%的识别准确率。在细粒度图像开源数据库Oxford Flowers上的实验结果表明，CViT-FDRM的分类精度优于主流的细粒度图像分类算法，可达95.42%，提高4.84个百分点。CViT-FDRM在细粒度图像识别方面可达到较好的效果。