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嵌入式Web服务器的设计与实现 总被引:8,自引:0,他引:8
为解决远程访问、监测并控制嵌入式设备的需求,提出了基于Boa和CGI技术构建Web服务器的思想.在论证整体设计方案的基础上,以S3C2410处理器为硬件核心,以ARMLinux为操作系统平台,设计了嵌入式Web服务器,给出了系统的硬件结构组成.介绍了ARM Linux操作系统的移植过程,着重分析了Boa服务器的构建以及CGI应用扩展开发.最后对构建好的嵌入式Web服务器进行了运行测试,测试结果表明其运行稳定、控制方便、响应迅速,达到了预期的设计目的. 相似文献
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建立了三菱IPM的简化热模型,利用有限元分析方法,运用Pro/Mechanica为对其工作温度场进行了分析。针对芯片自身结温超过芯片的最大可承受温度的情况,对IPM的散热性能提出了优化方案,采用针形散热器以实现其外表热量的快速散发。并提出一种新型的封装形式,即用塑封树脂和铝合金进行混合封装。通过热分析表明,该封装对于IPM芯片散热有着明显的作用。 相似文献
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矿物浮选过程中泡沫的表面特征是浮选性能的重要指标,它可以实时、直观地反映浮选效果的变化,准确分割泡沫的边缘信息是浮选过程中一项重要的任务。近年来,研究人员提出了各种浮选泡沫图像分割算法,但浮选泡沫图像中存在泡沫数量多、泡沫间粘连严重以及边缘不清晰等问题,现存的方法由于其特征提取能力有限,无法精确的分割泡沫边缘。据此,本文利用深度学习提出了一种基于多尺度融合的浮选泡沫图像边缘分割算法,该算法通过引入一种深度高分辨率的编码结构以及一种基于注意力的分层融合方法来增强模型的特征提取能力,从而提高对于浮选泡沫边缘的分割效果。具体而言,深度高分辨率的编码结构可以在不同分辨率层级上同时维护特征信息,使我们的网络模型可以有效地捕捉不同尺度的信息,在提高图像语义理解能力的同时能够保持更多的细节信息,提高处理高分辨率以及密集任务图像的能力。除此之外,本文设计了一种基于注意力的分层融合方法来充分融合深层和浅层的特征图,使融合得到的特征图趋向于更重要的特征信息,从而提高识别浮选泡沫的边界和精确定位浮选泡沫的能力。该算法在泡沫边界分割数据集上凭借58.25的泡沫IoU以及73.62的泡沫Fscore取得了最佳的性能,证明了我们提出的算法可以更加准确地分割浮选泡沫边缘。 相似文献
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