基于单片机的无线遥控智能小车的设计与实现

从控制的角度论述基于单片机的无线遥控智能小车的工作原理。该智能小车采用STC8C52单片机作为核心控制器,通过无线通信模块遥控小车,实现前进、后退、转弯、刹车等基本功能,并利用红外传感器探测障碍物,实现小车的自动避障。整个系统电路结构简单,且可靠性高。     

基于ASP.NET的图书馆志愿者考勤系统

针对图书馆志愿者管理工作需要,利用ASP.NET开发平台和SQL后台数据库开发出一套便于操作和维护的图书馆志愿者考勤系统,系统从需求分析、柜架设计、数据库设计、数据流程图及模块的实现等方面进行介绍。     

试析环境监测信息系统安全及防御

信息化建设在环境监测行业中日渐成熟,对于该行业的稳步提升有着不可或缺的作用,然而由于该行业信息化建设处于起步阶段,尤其是在应用的信息系统在安全问题上还需强化,基于目前现状,列举环境监测领域信息系统出现的一些突出问题,并对其中的原因进行分析,同时提出了环境监测信息系统安全问题的防御措施。     

硬盘自擦除技术的研究

近年来,电子数据擦除技术越来越受到重视,文章介绍了目前主流的数据填充法和物理破坏法两种擦除技术,重点阐述了硬盘自擦除技术的实现机制,并通过具体的实例论证了该技术的优势。该技术较传统的逻辑擦除技术具有更高的安全性,还可大大降低PC端的资源耗费,并能简化擦除程序的开发流程,是一种低成本、高效率的电子数据擦除技术。     

IETM技术在便携式工卡系统中的应用研究

从飞机制造的角度出发,以IETM技术为基础,以带Windows 7操作系统的便携式终端为硬件平台,研究开发应用于某机机载机电设备装配指导的交互式电子工卡系统。文中主要介绍了系统设计的背景知识、开发架构和软硬件实现方法,结合XML和SQL数据库技术创作符合GJB6600标准的应用系统。该系统的成功研制和投入使用可将电子信息技术的最新研究成果用于生产实践,既可有效地减轻生产一线工作人员的劳动强度,又能极大地提高飞机数字化制造效率。     

基于ASM的混合式情境感知共享机制研究

移动的用户能够方便地访问分布在普适计算环境中的传感器,进而获得情境信息,是情境感知系统的核心目标。本文提出了一种融合分布式P2P和Publish/Subscribe模式的混合式情境感知共享机制,基于抽象状态机对该机制的高鲁棒和可扩展的特性进行设计和规约,并采用AsmL测试工具生成有限状态机验证该机制的有效性和合理性,表明该机制可满足动态的分布式情境感知系统要求。     

组态王和VB在远程定位中的应用

为了利用组态王6.53接收远程数据功能和VB(Visual Basic)对MapX控件进行二次开发功能,利用DDE(Dynamic Data Exchange)技术,实现了组态王6.53与VB通信,根据组态王通信使用的MODBUS协议格式和GPS(Global Positioning System)数据格式,来提取经纬度信息,以此控制动态图层中的图元,来而实现远程车辆的定位,同时也扩大了监控中心软件的功能。     

充填型单缝煤岩水力脉动解堵试验研究

利用室内自行研制的可调频脉动水力压裂系统及预制充填型单缝的煤岩,开展不同频率条件下水力脉动解堵试验,研究脉动作用下解堵水压演化过程和解堵效果。试验结果表明,水力脉动解堵压力演化过程可分为三个阶段:压力上升阶段、压力下降阶段和压力波动稳定阶段。在疲劳损伤和脉动波的双重作用下,脉动作用下的煤岩解堵表现出解堵压力阀值比定常流作用下更低、压降持续时间更短、压降幅值更小的特点。定常流作用下煤粉运移集中在压力下降阶段;脉动压力作用下煤粉在压力下降阶段和压力波动稳定阶段均有运移,且压力下降时间与运移煤粉总量成正相关关系,但煤粉总的运移量和定常流作用下的相当。脉动作用和定常流作用下径向渗透主要发生在压力上升至压力峰值阶段,但脉动流的解堵时间短,则滤液渗透半径小对储层的伤害小。综合考虑解堵压力、煤粉运移、解堵渗透路径和解堵渗流深度,特别是解堵压力和解堵渗流深度作为主要评价因素,在3 Hz条件下解堵效果最好,其具有较低的解堵压力和最小的解堵渗流深度。      

冲压件CAPP系统中几何信息提取实现

基于对AutoCAD的DXF文件格式的详细分析，充分利用多义线的表达简洁性优点，并结合冲压件自身特点，提出了冲压件几何信息获取的方法及程序框架，详细说明了几何信息库的创建方法，并进一步采用Delphi6．0语言编程，实现了冲压几何信息库的建立和几何信息自动提取。     

基于局部重构的无监督特征选择方法

利用局部线性嵌入(LLE)算法中获得局部邻域之间的重构关系与使用最小角回归方法解决L1归一化问题都使用回归方法,针对在通过映射获得低维嵌入空间与通过特征选择获得低维空间上有着一致的思想,提出一种能保持局部重构关系的无监督谱特征选择方法.该方法利用最小二乘法计算样本的邻域重构系数,并用这些系数表示样本之间的关系,通过解决稀疏特征值问题获得能够保持样本间关系的低维嵌入空间,最后通过解决L1归一化问题实现自动特征选择.通过在四个不同数据集上的聚类实验结果证明,该方法能更准确地评价每个特征的重要性,能自动适应不同的数据集,受参数影响更小,可以明显提升聚类效果.