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基于RuoYi-Cloud的勞動教育平臺建設(shè)

基于RuoYi-Cloud的勞動教育平臺建設(shè)[其他][其他]

為幫助學(xué)生學(xué)習(xí)勞動文化、進行勞動實踐,輔助教師精準(zhǔn)地安排和開展勞動教學(xué)活動,設(shè)計且實現(xiàn)了一款基于RuoYi-Cloud框架的勞動教育系統(tǒng),具有勞動教育管理、選課管理、在線學(xué)習(xí)、學(xué)業(yè)預(yù)警、系統(tǒng)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析等功能,使用RuoYi-Cloud框架開發(fā)降低了開發(fā)和維護成本,提高了開發(fā)效率。采用微服務(wù)架構(gòu),實現(xiàn)對用戶友好的界面和高度可擴展的后端功能,優(yōu)化了系統(tǒng)的響應(yīng)時間和資源利用率確保系統(tǒng)高效運行,系統(tǒng)的靈活性和擴展性為未來的功能擴展提供良好的基礎(chǔ)。系統(tǒng)為勞動教育實施提供可靠解決方案,通過對系統(tǒng)的實際應(yīng)用和用戶反饋,系統(tǒng)對勞動教育領(lǐng)域有一定參考價值。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:37 PM

多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化系統(tǒng)

多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化系統(tǒng)[模擬設(shè)計][航空航天]

基于中尺度數(shù)值預(yù)報模式WRF和WRFDA同化系統(tǒng),實現(xiàn)多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化,并對同化產(chǎn)品進行評估和應(yīng)用。2018年同化試驗結(jié)果表明:通過質(zhì)量控制和偏差訂正,AMSU-A資料第5~9通道亮溫觀測增量O-B(觀測值O和背景場的正演輻射模擬值B的差值)的標(biāo)準(zhǔn)差有效降低,同化后各通道亮溫分析殘差O-A(觀測值O和分析場的正演輻射模擬值A(chǔ)的差值)的標(biāo)準(zhǔn)差有效降低。同化預(yù)報產(chǎn)品被應(yīng)用在暴雨強對流個例和臺風(fēng)個例中,取得良好效果。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:34 PM

基于改進YOLOv5的路面裂縫檢測方法

基于改進YOLOv5的路面裂縫檢測方法[模擬設(shè)計][智能交通]

針對現(xiàn)有裂縫檢測模型體積較大且檢測精度不高的問題,提出一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的無人機航拍圖像裂縫檢測方法。首先,使用MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)替代YOLOv5的主干網(wǎng)絡(luò),降低模型大??;其次,引入C3TR和CBAM模塊提高網(wǎng)絡(luò)表征能力,將損失函數(shù)替換為EIOU以提高模型的魯棒性。實驗結(jié)果表明,該方法在自制數(shù)據(jù)集上獲得98.9%的精度,相較于原始YOLOv5提高1.2%,模型大小減小51.5%,檢測速度提高37%。改進后的模型在精度、大小和速度上均優(yōu)于Faster-RCNN等4種常見裂縫檢測模型,滿足了裂縫檢測的實時性、輕量化和精度需求。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:31 PM

分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)

分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

為提升新型電力系統(tǒng)海量分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動能力,提出了分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法與仿真實現(xiàn)。構(gòu)建“三層兩網(wǎng)” 分布式源荷儲資源協(xié)同互動異構(gòu)組網(wǎng)方法,在調(diào)峰、調(diào)頻、需求響應(yīng)等典型互動業(yè)務(wù)建模需求分析基礎(chǔ)上,通過OMNeT++平臺建立分布式資源協(xié)同互動通信網(wǎng)絡(luò)模型,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實際運行特征構(gòu)建通信仿真平臺,實現(xiàn)分布式“源荷儲”資源協(xié)同互動網(wǎng)絡(luò)性能多場景仿真。為分布式資源協(xié)同互動業(yè)務(wù)開展提供定量分析工具,對新型電力系統(tǒng)建設(shè)與新能源消納能力提升具有重要支撐作用。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:29 PM

空間眾包中一種支持高效任務(wù)分配的隱私保護方案

空間眾包中一種支持高效任務(wù)分配的隱私保護方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

空間眾包中的位置隱私泄露問題近些年來已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。面對這一挑戰(zhàn),不少研究者提出了相應(yīng)的隱私保護方案來保護任務(wù)分配過程中參與者的位置信息安全。然而,這些方案在分配效率方面有所限制,不具備高效性。針對這一問題,提出了一種高效的隱私保護方案,使用網(wǎng)格索引四叉樹結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)高效且穩(wěn)定的任務(wù)分配服務(wù),并使用一種對稱隱藏向量加密算法來保護參與者的隱私安全。大量基于真實數(shù)據(jù)集的仿真實驗表明該方案能夠支持高效的任務(wù)分配服務(wù)。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:27 PM

基于EEMD奇異值熵的局部放電模式識別

基于EEMD奇異值熵的局部放電模式識別[測試測量][智能電網(wǎng)]

針對氣體絕緣組合電器(GIS)局部放電故障信號非平穩(wěn)性和放電類型識別準(zhǔn)確率低的問題,提出了一種基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)奇異值熵的局部放電模式識別算法。首先對局部放電原始信號進行EEMD分解,得到多個固有模態(tài)分量(IMF),根據(jù)均方差、峭度和歐氏距離評價指標(biāo)選取隱含放電信息居多的最優(yōu)模態(tài)分量進行信號重構(gòu);然后對重構(gòu)信號進行奇異值分解,結(jié)合信息熵算法計算出奇異值熵;最后,根據(jù)奇異值熵大小區(qū)分出GIS局部放電的類型。實驗結(jié)果表明,通過與傳統(tǒng)的EMD奇異值熵和VMD奇異值熵算法對比,該方法可以有效地通過各自不同區(qū)間的奇異熵值進行識別放電類型。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:25 PM

基于邊緣計算的智能電能表校時方法研究

基于邊緣計算的智能電能表校時方法研究[測試測量][智能電網(wǎng)]

隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能電能表的不斷普及,解決電能表時鐘異常問題、對時鐘超差電能表進行校時已經(jīng)成為電力公司一項越來越重要的工作。對于時鐘偏差超過5分鐘的費控電能表,目前主流做法是通過點對點密文校時的方法來進行矯正,但這種超差電表數(shù)量增多之后,會給主站系統(tǒng)校時工作帶來較大負荷。針對這一問題,借鑒邊緣計算思想,即將整體工作拆分后部分分配至邊緣節(jié)點,分布式完成整體工作,提出了一種基于邊緣計算的批量電能表校時方法,通過主站批量任務(wù)下發(fā)、邊緣節(jié)點轉(zhuǎn)加密等技術(shù),實現(xiàn)對時鐘超差電能表的批量校時,減輕主站系統(tǒng)的業(yè)務(wù)壓力,提高主站系統(tǒng)的工作效率。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:24 PM

基于SIP技術(shù)的固態(tài)硬盤電路設(shè)計

基于SIP技術(shù)的固態(tài)硬盤電路設(shè)計[EDA與制造][工業(yè)自動化]

存儲系統(tǒng)小型化、高性能需求與日俱增,為此設(shè)計了一款基于SiP技術(shù)的固態(tài)硬盤電路,用于驗證存儲系統(tǒng)SiP電路的可行性。該SiP電路內(nèi)部以SSD控制模塊為核心處理單元,集成了用于數(shù)據(jù)存儲的NAND顆粒、用于固件存儲的SPI Flash以及電源管理等元器件。在搭建的軟硬件平臺上進行底層ATA指令驗證以及與傳統(tǒng)分離式存儲系統(tǒng)的對比性能測試,證明了應(yīng)用SiP技術(shù)的存儲系統(tǒng)具備高性能、小型化、低功耗等諸多優(yōu)勢,為后續(xù)SiP存儲系統(tǒng)的設(shè)計和驗證奠定了一定的技術(shù)基礎(chǔ)。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:21 PM

一種高效能可重構(gòu)1 024位大數(shù)乘法器的設(shè)計

一種高效能可重構(gòu)1 024位大數(shù)乘法器的設(shè)計[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

在SM9加密等算法中經(jīng)常使用大數(shù)乘法,為了解決大數(shù)乘法中關(guān)鍵電路延遲過高、能耗過大的問題,設(shè)計了一種基于流水線的可重構(gòu)1 024位乘法器。使用64位乘法單元和128位先行進位加法單元,分20個周期流水產(chǎn)生最終結(jié)果,緩解了傳統(tǒng)乘法器中加法部分的延時,實現(xiàn)電路復(fù)用,有效減小能耗。在SMIC 0.18 μm工藝庫下,關(guān)鍵電路延遲2.5 ns,電路面積7.03 mm2 ,能耗576 mW。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:19 PM

基于負載追蹤補償?shù)拇箅娏鱈DO設(shè)計

基于負載追蹤補償?shù)拇箅娏鱈DO設(shè)計[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

提出一種有效提升大電流輸出應(yīng)用的低壓差線性穩(wěn)壓器(LDO)環(huán)路穩(wěn)定性的技術(shù),采用負載追蹤補償方式消除電路輸出端與負載相關(guān)的極點對環(huán)路穩(wěn)定性的影響,且在維持環(huán)路低頻增益不變的前提下降低高頻下環(huán)路中節(jié)點阻抗,從而達到同時提升輸出精度和優(yōu)化瞬態(tài)響應(yīng)性能的目的。采用TSMC 0.18 µm BCD工藝進行仿真驗證,結(jié)果表明電路最大輸出電流6 A,在6 A/6 μs的負載突變情況下輸出電壓下沖為36.6 mV,過沖為35.3 mV,穩(wěn)定時間小于56.3 μs。全負載電流范圍內(nèi),瞬態(tài)性能大幅提升。

發(fā)表于:3/20/2024 1:02:11 PM

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