单片机蓄电池智能充电保护系统设计与Proteus仿真实现：过压、过流、过温保护及实时数据监控,51单片机蓄电池充电保护设计Proteus仿真 功能描述如下：本设计由STC89C52单片机电路+LCD1602液晶显示电路+ACS712电流检测电路+分压电路+PCF8591 AD检测设计+继电器电路+DS18B20温度传感器。 系统具有过压保护、过流保护和过温保护。 即如果蓄电池的电压超过14 V或充电电流高于0.7A或温度高于40℃，则继电器断开,否则继电器闭合。 液晶LCD1602实时显示温度、电压和电流。 1、DS18B20检测温湿度； 2、PCF8591检测电压； 3、ACS712检测电流 4、将测得的温度和电压、电流显示于LCD1602上，同时显示继电器状态ON OFF； 5、根据温湿度、电压、电流控制继电器开关，保证在过温、过压、过流情况下及时断开电源； 6、电路上的模块使用标号进行连接，看起来像没有连在一起，实际已经连了，不然怎么可能实现上述功能。 ,核心关键词： 1. 51单片机 2. 蓄电池充电保护设计 3. Proteus仿真 4. STC89C52单片机电路 5.

猕猴桃作为一种高经济价值的农作物，其叶片的健康状况对于果园的整体产量和果实品质具有重要影响。因此，及时准确地检测出猕猴桃叶片的病害对于病害防治具有重要意义。随着计算机视觉和人工智能技术的发展，基于深度学习的图像识别技术已成为农业病害检测的重要手段。YOLO（You Only Look Once）是一系列实时对象检测系统中的一个重要成员，因其速度快和检测精度高而受到广泛关注。YOLOv5作为该系列中的一个版本，尤其适合处理速度与准确性要求较高的场合。 猕猴桃叶片病害检测系统通常包含几个核心部分：数据集的构建、模型的训练、实时检测和结果的评估。在本系统中，使用了改进的YOLOv5模型作为核心算法。这种改进可能包括对网络结构的优化、训练方法的调整、损失函数的改进等多个方面，目的是为了提高模型在猕猴桃叶片病害检测上的准确性和鲁棒性。系统采用了大量的猕猴桃叶片病害图片进行训练，这些图片经过精心标注，每个病害区域都有精确的边界框和类别标签。 数据集的构建是深度学习模型训练的重要基础。在本系统中，数据集应该包含多种不同的病害类型，以及正常叶片的图片作为对比，以覆盖可能出现的各种情况。数据集的多样性和质量直接影响到模型的泛化能力和检测效果。在数据集构建的过程中，还需要对图片进行预处理，比如调整图片尺寸、归一化、数据增强等，以提高模型的训练效率和检测性能。 视频教程部分为用户提供了直观的学习资源，帮助用户理解整个系统的搭建过程。视频中可能涵盖了环境配置、代码解释、模型训练、结果测试等环节。这些教程不仅有助于技术人员掌握猕猴桃叶片病害检测系统的使用和开发，也使农业技术推广人员能够更加方便地学习和应用这一技术。 此外，源代码的提供使得有能力的开发者可以直接在原有基础上进行二次开发或优化，进一步提升系统的实际应用效果。源代码和数据集的开源共享也体现了科研工作者的开放态度，有利于促进学术交流和技术创新。 基于改进YOLOv5的猕猴桃叶片病害检测系统整合了先进的深度学习技术与丰富的实际应用场景。它不仅能够帮助农业工作者快速准确地识别病害，及时进行防治，还提供了完整的开发资源，为相关领域的研究者和开发者提供了便利。系统的设计兼顾了实用性与扩展性，为未来在其他作物病害检测方面的应用奠定了良好的基础。

植物保护-深度学习-YOLOv5-病虫害识别训练数据集是一个精心策划的数据集，旨在为农业科技领域的研究人员提供强大的工具，以改善病虫害的识别和管理工作。数据集包含了10000张高清图像，覆盖了10余种常见的植物病虫害，每一张图像都经过了专业标注，确保了数据的质量和准确性。 为了进一步提升模型的泛化能力和鲁棒性，数据集经过了数据增强处理，包括随机旋转、翻转、缩放和裁剪等多种变换，从而扩大了训练数据的多样性。这种增强处理有助于模型学习到更多的特征，提高其在实际应用中的表现。 此数据集适用于深度学习框架YOLOv5，它是一个高效的目标检测模型，能够实时地识别和定位图像中的病虫害。通过使用这个数据集，研究人员可以训练和优化YOLOv5模型，使其在病虫害的早期检测和防治中发挥关键作用。 植物保护-深度学习-YOLOv5-病虫害识别训练数据集的推出，不仅能够促进农业科技的发展，还能够帮助农业生产者更有效地管理作物健康，减少农药使用，保护环境，实现可持续农业。

在IT行业中，嵌入式系统常常涉及到硬件与软件的紧密结合，用于特定功能的实现。本文将深入探讨如何使用Modbus协议来读取通过RS485接口连接的温湿度传感器数据，并构建一个上位机程序。 Modbus是一种广泛应用的通信协议，主要在工业自动化领域，它允许不同设备之间进行数据交换。这种协议简单、可靠，适用于多种类型的网络，包括串行和以太网。RS485是一种物理层通信标准，提供多点数据传输能力，适合长距离、高噪声环境下的通信。 温湿度传感器是嵌入式系统中常见的元件，用于监测环境条件。它们通常具备RS485接口，能够与上位机或其他控制器进行通信，发送温度和湿度的实时数据。RS485接口的优势在于支持多设备菊花链连接，降低了布线成本。 在实施这个项目时，首先需要了解Modbus协议的基本结构。Modbus消息由功能码、寄存器地址、数据域等部分组成。对于读取传感器数据，我们通常使用功能码0x03（读保持寄存器）或0x04（读输入寄存器），因为这些寄存器通常用来存储传感器测量值。 接下来，我们需要知道温湿度传感器的数据格式。每个制造商可能有不同的寄存器映射，因此需要查阅传感器的规格书，确定哪些寄存器对应于温度和湿度值，以及它们的单位和转换方式。例如，某些传感器可能将温度和湿度分别存储在两个连续的寄存器中，数值可能是二进制补码或整数形式。 编写上位机程序时，可以选择合适的编程语言，如C/C++、Python或C#，并使用对应的库来处理Modbus通信。例如，Python有`pyModbusTCP`和`modbus_tk`库，C#有`NModbus`库。你需要设置RS485通信参数，如波特率、数据位、停止位和校验位，然后建立连接并发送Modbus请求。 在收到传感器的响应后，解析数据并转换为可读的温度和湿度值。这可能涉及二进制到十进制的转换、偏移量的调整以及可能的温度单位（如摄氏度或华氏度）转换。上位机程序应能以友好的方式显示这些数据，如数字显示、图表或者报警功能，以便用户监控环境条件。 在开发过程中，确保对通信错误和设备异常情况进行处理，例如超时重试、错误恢复和异常通知。此外，为了提高系统的稳定性和可靠性，可以采用心跳机制定期检测设备状态，并记录通信日志以供调试和故障排查。 基于Modbus协议读取RS485温湿度传感器数据的上位机开发涵盖了嵌入式系统、通信协议、传感器应用和软件编程等多个方面，是一个综合性的实践项目。通过这样的实践，不仅可以提升对工业通信的理解，还能增强解决实际问题的能力。

光伏三相并网逆变器MATLAB仿真模型,光伏三相并网逆变器MATLAB仿真模型,光伏PV三相并网逆变器MATLAB仿真 模型内容： 1.光伏+MPPT控制（boost+三相桥式逆变） 2.坐标变+锁相环+dq功率控制+解耦控制+电流内环电压外环控制+spwm调制 3.LCL滤波 仿真结果： 1.逆变输出与三项380V电网同频同相 2.直流母线电压600V稳定 3.d轴电压稳定311V；q轴电压稳定为0V，有功功率高效输出42 ,光伏PV;三相并网逆变器;MPPT控制;boost;三相桥式逆变;坐标变换;锁相环;dq功率控制;解耦控制;电流内环电压外环控制;spwm调制;LCL滤波;逆变输出;电网同频同相;直流母线电压稳定;d轴电压稳定;q轴电压稳定;有功功率输出。,MATLAB仿真：光伏三相并网逆变器模型，包含MPPT控制与LCL滤波

在当今信息化高速发展的时代，数据可视化作为一种将大量复杂数据转换为图形或图像的技术，已经成为数据分析和展示的重要工具。数据可视化不仅仅是对数据进行简单的图表绘制，它通过各种视觉元素，如颜色、形状、大小、纹理等，帮助人们更快捷、直观地理解数据中的模式、趋势和异常值。在商业智能、科研分析、社交媒体、新闻报道等多个领域，数据可视化的应用正变得越来越广泛。 《100套数据可视化html模板》的推出，正是迎合了这一市场需求。该套模板集合了100套精心设计的HTML界面模板，这些模板针对数据大屏展示进行了优化，提供了丰富的数据可视化控件。用户可以在各种设备上展示这些模板，包括PC、平板和手机等，满足了不同场景下的可视化需求。 数据可视化html模板主要面向前端开发者、软件开发人员以及需要在网页上实现数据展示的用户。通过使用这些模板，开发者可以轻松实现复杂的数据可视化，而无需从头开始编写代码。这些模板通常包含了一系列预先设计好的图表组件，如折线图、柱状图、饼图、地图、表格等，同时也包括了一些更高级的可视化形式，例如热力图、散点图、气泡图等。 在使用这些模板时，前端开发者可以通过引入相应的JavaScript库或框架，比如D3.js、ECharts、Highcharts等，来增强图表的交互性和美观性。这些库和框架提供了丰富的API，让开发者可以灵活地对图表进行定制化，从而达到理想的视觉效果和数据展示效果。 除了前端技术的支持外，html模板还常常与后端技术相结合，以实现动态数据的加载和更新。这通常涉及到Ajax技术、JSON数据格式以及RESTful API等技术的应用，保证了数据的实时性和准确性。此外，一套完整的数据可视化解决方案，还需要考虑到用户体验、性能优化以及安全性等多方面的因素。 在商业应用中，数据可视化模板可以用于创建销售报告、财务报表、市场分析图等。通过可视化的方式，业务人员和决策者能够更加直观地洞察数据背后的故事，从而作出更加明智的决策。而在科研领域，可视化模板则可以帮助研究人员展示实验结果、模型分析等复杂数据，促进科学发现和知识传播。 《100套数据可视化html模板》汇集了大量的可视化设计和前端技术，为开发者和用户提供了一站式的解决方案。这些模板不仅提高了开发效率，还降低了可视化技术的使用门槛，使得更多人能够享受到数据可视化带来的便利和优势。

在本实验材料中，主题聚焦于“包含森林火灾分析”，主要涵盖了使用ArcGIS进行空间数据分析以研究森林火灾的相关知识。ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件，它整合了地图制作、数据分析和空间建模等功能，广泛应用于环境科学、城市规划、自然资源管理等多个领域。在这里，我们将深入探讨如何利用该软件处理和分析森林火灾的数据。 数据库文件夹"ForestFire"包含了重要的信息资源，这可能包括历史火灾记录、火源点定位、火灾蔓延路径、以及相关的气候和地形数据。其中，"EO1"（Earth Observing One）卫星影像数据是关键的一环。EO1卫星由NASA发射，能提供高分辨率的多光谱图像，用于监测地球表面的变化，包括植被状态和火灾热源。通过解析这些卫星影像，我们可以识别火灾发生的时间、地点、规模以及对周围环境的影响。 "Vegetation"数据则可能包含森林植被类型和覆盖度的信息，这对于评估火势蔓延的可能性至关重要。不同的树种对火的敏感度不同，某些树种的油脂含量高，更容易燃烧；而有些树种的树皮较厚，可以抵抗较小的火势。此外，植被覆盖率影响火势蔓延的速度和方向，因此在火灾风险评估和灭火策略制定中起着决定性作用。 在实际分析过程中，我们可能需要执行以下步骤： 1. 数据预处理：导入EO1卫星影像，进行辐射校正、大气校正等，以获取准确的地表反射率信息。 2. 火灾热点检测：通过对比不同时期的卫星影像，识别出温度异常区域，从而定位火灾发生位置。 3. 火灾蔓延模型：利用GIS中的扩散模型（如FRAGSTATS或FARSITE）预测火势可能的蔓延路径和范围。 4. 生态系统脆弱性分析：结合植被数据，评估不同地区的火灾敏感性和恢复能力。 5. 风险评估：结合地形、气候等因素，构建火灾风险等级图，为预防和扑救决策提供依据。 文档资料部分可能会提供详细的操作指南、理论背景以及案例研究，帮助用户理解和掌握森林火灾分析的方法和技术。通过这个实验，参与者将能够熟练运用ArcGIS进行空间数据分析，理解森林火灾与环境因素之间的复杂关系，提升在生态保护和灾害应对中的专业能力。

随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各个行业不可或缺的一部分。在航空运输领域，大数据技术的应用尤为关键。通过对民航信息的大数据分析和可视化，可以有效地提高行业决策效率、优化航班运营、提升客户服务质量以及加强安全管理等。本内容将围绕“基于Python的民航信息数据分析与可视化”进行详细阐述。 在民航信息数据分析中，Python语言以其简洁、易学、功能强大的特点，成为了处理大数据的首选语言之一。Python在数据处理、分析和可视化方面拥有丰富的库和框架，如Pandas、NumPy用于数据处理，Matplotlib、Seaborn用于数据可视化，Scikit-learn用于数据挖掘和机器学习等。这些工具极大地提高了数据分析的效率和准确性，使得复杂的数据分析任务变得简单快捷。 在实际应用中，民航数据分析包括对航班运行数据、乘客信息、天气状况、机场运营等多种数据源的整合与分析。例如，通过对历史航班数据的分析，可以发现航班延误的模式和原因，帮助航空公司提前做好应对措施，减少延误对旅客和公司的影响。同时，数据分析还能帮助航空公司理解客户需求，提供更个性化服务，从而提高客户满意度和忠诚度。 数据可视化在民航数据分析中起到了至关重要的作用。通过图形化展示分析结果，使得非专业人士也能快速理解数据分析的含义，从而做出明智的决策。例如，利用地图展示航线分布、航班延误热点等，可以直观地帮助管理人员了解航线网络的运行状态，及时调整航线策略。 在本项目中，我们将会看到如何运用Python及其数据分析和可视化库来处理民航信息数据。我们会学习到从数据的获取、清洗、分析到最终的可视化呈现的完整流程。其中，数据清洗是非常关键的一个步骤，它包括去除异常值、填补缺失值、格式化数据等操作，直接影响到数据分析的准确性和可靠性。在分析阶段，我们可能需要进行统计分析、趋势分析、预测分析等，以揭示数据背后的深层次信息。 代码是数据分析的重要组成部分，通过编写Python脚本，我们可以自动化上述过程，提高工作效率。在文档中，将提供详细的代码示例和解释，帮助读者理解如何使用Python实现民航信息的自动获取、处理、分析和可视化。此外，文档还会详细解释所使用的数据模型、算法和可视化方法，以确保读者能够真正掌握知识点。 在文件的附录部分，将包含相关的PPT演示材料。这些PPT文件将重点讲解数据分析和可视化的理论基础，以及在民航领域中的实际应用案例。通过这些材料，读者可以进一步加深对民航数据分析与可视化方法的理解，并学习到如何将这些方法应用到实际工作中去。 本项目提供的是一套完整的“基于Python的民航信息数据分析与可视化”的解决方案，涵盖了从理论到实践的各个方面。通过学习本项目，不仅可以掌握Python在数据分析和可视化方面的应用，还能深入了解民航信息处理的专业知识，为航空行业的数据分析师和决策者提供实用的工具和思路。

最近因项目开发的需要，整理了一份用JAVA导出WORD文档，其部署步骤如下： 1、将jacob-1.14.3-x86.dll放在服务器的系统盘(或运行本机的系统):\WINDOWS\system32目录下。 2、将jacob-1.14.3-x86.dll放在JDK 的 bin 目录下。 3、将jacob.jar 包导入WEB项目的lib目录下。 以上配置配好后即可加载exp_java_word_demo项目，里面有示例代码，望对有需要的人有所帮助！

**背景** 浸润性导管癌（IDC）是所有乳腺癌中最常见的亚型。为了对整个组织样本进行侵袭性分级，病理学家通常专注于包含 IDC 的区域。因此，自动侵袭性分级的常见预处理步骤之一是划定整个组织切片中 IDC 的确切区域。 **内容** 原始数据集包含 162 张乳腺癌（BCa）标本的整个组织切片图像，扫描倍率为 40 倍。从中提取了 277,524 个大小为 50 x 50 的 patches（198,738 个 IDC 阴性，78,786 个 IDC 阳性）。每个 patch 的文件名格式为：u_xX_yY_classC.png —— 例如 10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中，u 是患者 ID（10253_idx5），X 是该 patch 裁剪位置的 x 坐标，Y 是该 patch 裁剪位置的 y 坐标，C 表示类别，0 为非 IDC，1 为 IDC。