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为进一步提高配电终端的运行能力以及快速可靠的故障处理能力,配电终端逐渐由单核处理器发展为多核处理器,由此带来了多核处理器之间数据通信的需求。本文基于物联网协议MQTT实现了一种新型的多核处理器核间通信技术,将共享内存封装成MQTT交互协议格式,保证各核数据的独立、互斥与共享,从而实现多核处理器各内核间简易可靠的数据通信方式。在此基础上采用MYC-C7Z015芯片进行配电终端硬件设计,并研究MYC-C7Z015芯片核间的数据通信方式,提升了配电终端的数据容量及运行能力。通过核间通信时延测试、通信极限测试,配电终端功能测试,验证了基于MQTT的配电终端核间通信的性能,简化了核间应用层通信代码设计,提升了配电终端性能。 相似文献
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《辐射防护》2022,(6):624-624
2022年5月,一次虚拟核科学技术(NST)教育竞赛的学生和教师获奖者访问了奥地利的国际原子能机构(IAEA)总部,向原子能机构专家介绍他们的项目,并亲身体验核技术的许多用途。每年8月12日是国际青年日,可持续发展需要年轻人的精力、技能和动力。今年的重点是建立和促进更大的代际团结。原子能机构支持这一努力,并正在努力通过在亚洲及太平洋地区举办一系列新的学生和教师竞赛,提高年轻人对核科学技术的兴趣———获奖者将参加2023年对原子能机构在奥地利的实验室和设施的考察旅行。《全球可持续发展议程》所设想的世界是当今青年将继承的世界,因此,他们参与全球发展挑战,熟悉科学支持的解决方案,将是成功的关键。原子能机构核科学技术(NST)学生竞赛通过及早激发兴趣并突出科学改变世界的潜力,帮助我们将接力棒传递给下一代。 相似文献
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8.
针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。 相似文献
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