内容概要：本文介绍了一个利用深度学习，特别是强化学习（Reinforcement Learning, RL），来控制行走机器人的项目。目标是通过训练神经网络，使机器人能够根据环境反馈学习步态控制。项目使用Python 3.6+, TensorFlow/PyTorch, OpenAI Gym等工具，并提供了详细的代码结构和核心部分说明，包括环境配置、智能体训练、主控制程序等。 适合人群：具备深度学习和强化学习基础知识的研发人员，对机器人控制有研究兴趣的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要使用强化学习控制行走机器人的科研项目或实际应用场景，旨在提升机器人步态控制的效果和稳定性。 阅读建议：读者应具备Python编程基础和一定的深度学习背景。建议从理解项目的基本架构开始，逐步深入了解各个模块的具体实现和调优技巧，最终能够在自己的项目中应用类似的方法。

内容概要：本文围绕程序设计与医疗领域构建知识图谱进行探讨，旨在将离散的程序设计知识和医学知识通过知识图谱的形式有机整合。具体做法是对程序设计知识和医疗数据进行分析，运用知识图谱构建技术形成结构化的网络，实现快速检索与推理。同时，介绍了利用Python语言、Streamlit前端技术和Neo4j图数据库打造一个医疗问答系统，为医生及病人提供了便捷的知识检索工具，提高了信息利用率和决策质量。 适合人群：本文适合关注知识管理、信息检索、自然语言处理、以及对程序设计和医疗知识有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①适用于程序设计教育和代码辅助开发场景，旨在提高教学质量及开发者效率；②在医疗场景中，帮助医生和患者更快速地获得准确的信息，减轻误诊漏诊现象，同时辅助教学，普及医疗常识。 其他说明：通过对自然语言处理技术和知识图谱的深度融合，本项目为解决大数据环境下信息爆炸与高效利用之间的矛盾提供了创新思路，并强调未来将继续探索优化知识图谱动态更新机制和个人化推荐机制的可能性。

每年有超过 400,000 例新发肾癌病例，手术是其最常见的治疗方法。由于肾脏和肾脏肿瘤形态的多样性，目前人们对肿瘤形态如何与手术结果相关 ，以及开发先进的手术计划技术 非常感兴趣。自动语义分割是这些工作的一个很有前途的工具，但形态异质性使其成为一个难题。 这一挑战的目标是加速可靠的肾脏和肾脏肿瘤语义分割方法的发展。我们已经为 300 名在我们机构接受部分或根治性肾切除术的独特肾癌患者的动脉期腹部 CT 扫描生成了真实语义分割。其中 210 个已发布用于模型训练和验证，其余 90 个将保​​留用于客观模型评估。

【基于Python的智能停车场管理系统设计与实现】 智能停车场管理系统是现代城市交通管理的重要组成部分，它利用先进的信息技术，实现车辆进出、停放、缴费等环节的自动化管理。本论文结合实际需求，设计并实现了这样一个系统，主要利用Python编程语言，结合Django框架和MySQL数据库，为用户提供高效、便捷的服务。 1. **系统架构与主要模块** - **首页**：展示停车场的总体信息，如剩余车位数量、收费标准等。 - **个人中心**：用户可以查看自己的停车记录、支付历史等个人信息。 - **用户管理**：管理员可以添加、修改、删除用户信息，包括注册验证。 - **车位区域管理**：划分不同区域，方便管理和查询车位分布。 - **车位信息管理**：记录每个车位的状态（空闲、占用）和相关信息。 - **车位租用管理**：处理用户的车位预订和取消预订操作。 - **车位退租管理**：处理用户退租请求，释放车位资源。 - **系统管理**：包括权限分配、日志监控、系统设置等功能，确保系统稳定运行。 2. **技术选型** - **Python**：作为主编程语言，Python以其简洁的语法和丰富的库支持，提供了快速开发的可能。 - **Django框架**：基于Python的Web开发框架，用于构建系统的后端逻辑，提供模型-视图-控制器（MVC）结构，简化开发流程。 - **MySQL**：作为后台数据库，存储用户信息、车位状态、交易记录等大量数据，具有高并发处理能力。 3. **系统设计原则** - **良好可读性**：采用清晰的代码组织结构，遵循PEP8编码规范，方便团队协作。 - **实用性**：系统功能贴合实际需求，操作简便，用户体验良好。 - **易扩展性**：模块化设计，方便后期添加新功能或优化已有功能。 - **通用性**：设计时考虑不同停车场的适用性，以适应多样化场景。 - **易维护性**：采用良好的异常处理和日志记录机制，便于定位和解决问题。 - **操作方便**：通过友好的用户界面，降低用户操作难度。 - **页面简洁**：遵循简洁设计原则，提高用户满意度。 4. **数据库设计** 数据库设计是系统核心，使用MySQL作为数据库服务器，通过Web应用与数据库进行交互，确保数据安全性和一致性。管理员通过系统接口与数据库交互，进行信息的增删改查，同时，数据库还用于存储关联信息，如车位状态与用户信息的关联。 5. **远程调试与系统优势** 系统支持远程调试，允许开发者在不同环境下进行系统优化和问题排查，提高开发效率。通过该系统，智能停车场管理实现了信息的系统化、有序化，降低了人工管理成本，提高了服务质量和用户体验。 基于Python的智能停车场管理系统充分利用了信息技术，实现了停车场管理的智能化、自动化，为车主和管理者带来了诸多便利。通过合理的模块划分和选用成熟的技术栈，确保了系统的稳定性和可扩展性，为未来功能升级和维护打下了坚实基础。

选用M 12 Timing Oncore Receiver GPS模块、Cyclone Ⅱ系列EP2C8现场可编程逻辑门阵列(FPGA)、10MHz高精度恒温晶振等设计硬件电路,实现GPS时钟在失步情况下精确对时。由GPS模块接收GPS卫星授时信号,输出秒脉冲和GPS时标至FPGA,同时恒温晶振10MHz脉冲信号输至FPGA,经FPGA处理后的秒脉冲信号和GPS时标信息通过驱动电路并行送到串口或光纤模块。软件分成秒脉冲上升沿判别、10MHz晶振脉冲计数、GPS失步情况下秒脉冲生成、GPS时标接收/发送4个功能模块,用VHDL语言对各软件模块进行功能开发,并给出了程序清单。仿真和试验结果表明,该方法可保证GPS时钟在失步12h内秒脉冲误差小于50μs。

内容概要：本文详细探讨了遗传算法（GA）在笔状阵列天线优化中的应用与实现。笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及天线增益、方向图性能等指标。遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，适用于解决这类高维、非线性问题。文中介绍了遗传算法的基本原理、流程，并给出了MATLAB源代码和运行步骤。实验结果显示，遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能，提高了天线的设计质量。 适合人群：天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。 使用场景及目标：本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景，旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置，提高天线的整体性能。 其他说明：遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用，还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。此外，该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计，如三维阵列天线、共形阵列天线等。

《基于TSMC180工艺的折叠式共源共栅放大器设计与实现——低频高性能力运算放大器电路版图文档》,《基于TSMC180工艺的折叠式共源共栅放大器设计与实现——低频高性能力运算放大器电路版图文档》,折叠式共源共栅放大器，电路版图文档 工艺：TSMC180 低频增益AOL：73dB 增益带宽积GBW：7MHz 相位裕度：65° 共模抑制比CMRR：-125dB 包含： 1、详细设计PDF文档29页，原理介绍，根据指标来计算电路参数，每一路电流，每个管子尺寸。 以及多个仿真电路搭建。 2、工程文件，电路设计和testbench，调用即可仿真 双端输入单端输出，运算放大器电路设计 折叠式共源共栅运放，双端输入单端输出折叠共源共栅差分放大器设计 关联词：cadence电路设计，双输入单输出CMOS运算放大器，amp ,折叠式共源共栅放大器; 电路版图文档; TSMC180工艺; 低频增益AOL; 增益带宽积GBW; 相位裕度; 共模抑制比CMRR; 详细设计PDF文档; 工程文件; 仿真电路搭建; 双端输入单端输出运放设计; 折叠式共源共栅运放设计; cadence电路设计; CMOS运算放大

FLAC3D隧道施工全流程解析：从开挖到支护结构生成的全命令集实践 超前加固体、二衬、初衬及锚杆一体化的精细隧道工程实施 以网格模型生成技术实现高效FLAC3D隧道开挖与支护操作指南,flac3d隧道台阶法命令 flac3d隧道开挖命令，支护结构包含超前加固体，二衬，初衬，锚杆，锁脚锚杆，网格模型采用命令生成（不是犀牛或其他外置软件做成后导入）。 下附图片分别为开挖后围岩体的位移云图和应力云图，计算结果准确有效，可为相关计算提供参考 ,flac3d隧道台阶法命令; flac3d隧道开挖命令; 超前加固体; 二衬; 初衬; 锚杆; 锁脚锚杆; 网格模型生成命令; 围岩体位移云图; 应力云图; 计算结果准确有效。,FLAC3D隧道施工模拟：多支护结构与网格模型生成命令实战解析

本文实例讲述了PHP实现仿百度文库,豆丁在线文档效果。分享给大家供大家参考，具体如下： 由于项目要实现类似百度文库的功能，又是我一个人做的项目，所以就想到找免费的现成的来使用。在网上找到的都是一样的。如下： Flash Paper支持Office文档（.doc,.xls,.ppt）直接转换为PDF或SWF,速度很快，效果较好。可惜，Flash Paper V2.2后没有再更新了。安装Flash Paper后，可以直接使用命令调用FlashPrinter.exe,实现批量转换。 例如：C:\FlashPaper2.2\FlashPrinter.exe C:\Flex技术简介.ppt -o C:\

边缘提取是计算机视觉和图像处理领域中的关键技术，用于识别图像中的边界或轮廓，这对于许多应用至关重要，如目标检测、图像分割、模式识别等。本项目着重于使用MATLAB进行算法原型设计，然后通过Verilog语言在FPGA（Field-Programmable Gate Array）上实现这些边缘提取算法。 MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，它提供了丰富的图像处理库，使得开发者可以方便地设计和验证算法。在本项目中，MATLAB可能被用来实现各种边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Canny或Roberts算子。这些算子通过对图像进行滤波来检测梯度变化，从而确定边缘位置。MATLAB原型设计的优点在于快速迭代和可视化验证，可以直观地看到算法效果并调整参数以优化性能。 Verilog是一种硬件描述语言，用于设计数字系统，包括FPGA。在FPGA上实现边缘检测算法，可以实现高速并行处理，提高图像处理速度，这对于实时应用非常关键。Verilog代码将把MATLAB中的算法逻辑转换为逻辑门级表示，然后在FPGA上配置，实现硬件加速。在实际的Verilog实现中，可能需要考虑如何高效地实现滤波操作，以及如何利用FPGA的并行性来处理图像数据流。 FPGA-subpixel-edge-main可能是指主程序或者模块，它包含了实现亚像素边缘检测的关键部分。亚像素边缘检测是在像素级别之上进一步细化边缘定位，提供更高的精度，这对于需要精确测量的应用非常重要。在Verilog中实现亚像素边缘检测可能涉及到复杂的数学运算，例如多项式插值或拟合，这需要巧妙地设计硬件结构以降低资源消耗和延迟。 在FPGA实现过程中，还需要关注以下几个方面： 1. **并行处理**：FPGA的优势在于并行计算能力，因此在设计时应充分利用这一点，例如，可以设计多个处理单元同时处理不同区域的图像。 2. **资源优化**：在FPGA上，每个逻辑门和存储器都是有限的，所以需要优化设计以减少资源占用，同时保持足够的处理速度。 3. **时序分析**：通过综合和仿真工具，进行时序分析以确保设计满足时钟周期要求，避免出现延迟问题。 4. **测试与验证**：在硬件实现前，需要在软件环境中对Verilog代码进行仿真验证，确保其功能正确。在FPGA上部署后，还需进行实际系统测试，确保在硬件上的表现符合预期。 这个项目展示了从高级算法设计到硬件实现的完整流程，涵盖了MATLAB原型设计、Verilog编程和FPGA应用，对于理解图像处理和硬件加速有重要的学习价值。通过这样的实践，开发者不仅可以掌握边缘提取算法，还能深入理解FPGA设计和优化技巧。