基于LabVIEW框架构建的产线制造执行系统(MES)。涵盖了从物料管理到排产计划，再到设备监控以及最终的报表追溯等多个方面的一体化解决方案。文中具体讲解了如何利用LabVIEW进行扫码追溯、PLC通信、数据库存储及标签打印等功能的具体实现方法和技术细节。例如，通过LabVIEW的串口通信模块实现了扫码枪的数据捕获并将其存入数据库；采用异步执行和批量插入的方式优化了高频率的数据存储效率；针对PLC通信不稳定的问题自定义了一个状态机结构确保稳定通信；解决了标签打印过程中出现的中文乱码问题；并且展示了如何使用Formula节点提高排产计划算法的简洁性和准确性。 适合人群：对工业自动化感兴趣的工程师、技术人员以及希望深入了解LabVIEW框架下MES系统的从业者。 使用场景及目标：适用于需要提升生产线自动化水平的企业，旨在帮助他们建立一套完整的MES系统，从而提高生产效率、降低成本、增强产品质量追踪能力。 其他说明：文中不仅提供了具体的编程技巧，还分享了许多实际项目中遇到的问题及其解决方案，对于想要深入理解和应用LabVIEW于MES系统的读者来说非常有价值。

# RTL8720DN-Deauther-BW16 ////看这里////////////////////////////km0_km4_image2///////////////解压到a文件目录里/////////////////////// BTN_UP PA30 下 BTN_OK PA12 确定 BTN_BACK PA13 返回 擦除固件命令： .\upload_image_tool_windows.exe .\ COM5 Ai-Thinker_BW16 Enable Enable 1500000 powershell.exe 烧入固件： #在文件flash目录上输入 powershell.exe #输入命令一键烧入 .\upload_image.exe .\a COM5 等待完成..... #WiFi=CMCC-WLJCB #Password=QQ295589399

### 研发运营一体化(DevOps)能力成熟度模型第5部分-应用设计 #### 知识点一：研发运营一体化（DevOps）的概念及其重要性 研发运营一体化（DevOps）是一种文化和实践，旨在通过促进开发人员（Dev）和运维人员（Ops）之间的沟通、协作与整合来加速高质量软件的交付。它强调跨职能团队的合作，利用自动化工具和持续改进的方法论来提高生产效率和服务质量。随着数字化转型的推进，DevOps已经成为企业提高竞争力的关键手段之一。 #### 知识点二：能力成熟度模型的意义 能力成熟度模型（CMM）是一种评估组织过程成熟度和能力的框架。DevOps能力成熟度模型旨在为企业提供一个标准化的方法来衡量和改进其DevOps实践的水平。该模型通常包括不同级别的成熟度标准，帮助企业识别当前的状态并规划未来的发展路径。 #### 知识点三：第5部分-应用设计概述 《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型第5部分：应用设计》聚焦于应用设计阶段，这是软件开发生命周期中的关键环节。良好的应用设计不仅能够确保软件的质量和性能，还能极大地简化后续的测试、部署和维护工作。本部分重点介绍了应用设计的原则、方法和技术，并提出了针对不同成熟度级别的指导原则。 #### 知识点四：核心内容解读 1. **应用接口**： - 设计原则：接口的设计应遵循明确、一致且易于理解的原则，确保与外部系统的交互顺畅。 - 自动化测试：通过自动化接口测试确保接口的稳定性和可靠性。 - 文档管理：建立健全的接口文档管理系统，方便团队成员查阅和维护。 2. **应用性能**： - 性能指标：定义关键性能指标（KPIs），如响应时间、吞吐量等，用于评估应用程序的表现。 - 压力测试：进行压力测试以验证系统在高负载下的表现。 - 容错设计：采用容错机制确保在部分组件故障时，系统仍能继续运行。 3. **应用扩展**： - 模块化设计：采用模块化设计原则，便于系统的扩展和维护。 - 微服务架构：探索微服务架构的应用，提高系统的灵活性和可扩展性。 - 动态资源配置：实现动态资源分配，根据实际需求调整系统资源。 4. **故障处理**： - 异常捕获：建立有效的异常捕获和处理机制，减少故障对用户的影响。 - 日志记录：完善日志记录机制，为问题追踪提供依据。 - 快速恢复：制定快速恢复策略，确保服务中断后的快速恢复正常服务。 #### 知识点五：五级度量指标定义 - **初始级**：缺乏标准的过程定义，依赖个人经验和直觉。 - **已管理级**：建立了基本的过程管理和控制机制，但可能没有形成文档。 - **已定义级**：过程已经被明确定义、文档化并被整个组织所采纳。 - **量化管理级**：过程绩效得到了量化管理和控制。 - **优化级**：持续改进过程的性能，采用新技术和方法提高效率。 #### 知识点六：应用设计中的关键术语 - **软件架构**：软件架构是一组规则和实践，用于指导软件系统的结构、系统组件之间相互作用的方式以及如何构建这些组件。 - **应用程序**：指可以执行特定任务或一组相关任务的计算机程序。 - **运行时环境**：指应用程序运行所需的环境，包括操作系统、库和其他依赖项。 - **软件包**：包含软件的可执行代码、元数据以及其他支持文件的集合。 《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型第5部分：应用设计》深入探讨了在DevOps背景下应用设计的重要性、方法和技术。通过理解和应用这些原则，企业可以显著提高软件产品的质量和生命周期管理的效率。

2025通感一体赋能数字低空网络白皮书展望了以无人驾驶航空器（无人机）为核心构建的低空经济体系，这一概念不仅涵盖了快递物流、城市管理、农林植保和应急救援等传统领域，还预计将引领新的经济增长点。随着市场、技术、政策和监管的全方位推动，低空经济有望成为全球经济的重要组成部分，并促进各行各业的创新变革和商业模式的转变。 在自然语言处理领域，人工智能大模型的应用已经渗透到文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等多个层面。例如，OpenAI的GPT系列和百度的文心一言能够根据用户输入的主题或关键词，生成连贯且逻辑合理的长篇文本。机器翻译技术也已经能够跨越语言障碍，进行实时交流。情感分析技术通过分析用户评论和产品评价等文本信息，帮助企业了解用户对产品或服务的真实感受。问答系统技术则能自动回答问题，提供信息和解决方案，显著提升客户服务效率和质量。 计算机视觉领域的突破更是令人瞩目，图像识别与分类技术能够识别监控视频中的物体和场景，实现智能监控。图像分割技术则能够将图像分成不同的区域，进行深入分析。视频分析与理解技术不仅能够实时识别体育赛事中的精彩瞬间，还能够为自动驾驶提供安全导航。多模态领域图文生成技术，如根据文字描述生成图像或图表，或根据图像生成文字描述，正在不断推进文字与图像之间的相互转换和生成。 跨模态搜索技术允许用户通过文本描述或上传图像搜索相关联的信息，为电商和医疗等领域带来便利。在医疗健康领域，人工智能辅助诊断技术通过分析医学影像和生理数据，协助医生诊断疾病。医疗数据处理分析技术则助力病历分析、发病规律发现、治疗方案制定等，提高治疗效率并减少不良反应。智能辅导系统为学生提供个性化学习计划和辅导内容，自动评分系统为教师减轻负担，教育资源生成技术丰富了教学资源。 金融领域的风险评估和投资决策服务通过分析交易记录和财务数据，为信贷决策和投资建议提供支持。智能客服机器人服务于金融领域，提供24小时在线服务，质量检测技术提高了生产效率和产品质量。故障预测与维护技术通过分析运行数据和建模，提前预测并维护设备，降低停机时间。 在娱乐领域，人工智能参与游戏开发和影视创作，提升了作品的趣味性和创新性。音乐创作技术也能够生成音乐旋律和编曲，辅助音乐家创作新颖独特的音乐作品。科研数据分析与挖掘技术帮助科学家处理和分析大量数据，发现数据中的规律和关系，为科研提供支持。模拟与预测技术在气象学和物理学等复杂科研现象中的应用，有力地推动了科学研究的发展。 人工智能大模型的技术应用已成为推动各行业发展的重要力量。未来的低空网络将不仅仅是无人机的天下，它所依托的数字低空网络更是一个跨学科、跨行业的复杂系统，它所涉及的技术范畴和应用领域远比预想的要宽广。预计到2025年，随着技术的不断进步和场景应用的持续深化，数字低空网络将真正实现通感一体赋能，为社会带来更高效、更智能、更安全的发展模式。

### 基于GNU-Radio和USRP的雷达通信系统实现 #### 摘要与背景 本研究提出了一种基于正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技术的雷达通信一体化系统。该系统利用GNU-Radio作为控制软件，并采用通用软件无线电外设（Universal Software Radio Peripheral, USRP）作为前端硬件平台。通过设计并实施了一系列实验，对不同参数设置下的系统性能进行了评估和比较分析。 随着无线通信技术的发展，传统的雷达与通信系统往往是独立设计的，主要考虑的是不同波形之间的干扰问题。然而，随着多载波波形（如OFDM）在现代无线通信标准中的广泛应用，其雷达检测性能受到了越来越多的关注。利用单一OFDM波形同时实现雷达与通信功能具有多重优势：一方面，从雷达的角度来看，信号带宽越宽，雷达系统的距离分辨率越高；另一方面，雷达与通信功能的融合可以实现协同效应，例如允许雷达系统与其他网络参与者进行通信，从而构建出合作式的雷达系统，这在车载系统中尤为重要。 #### 实现方法 本研究建立了一个联合雷达通信软件定义无线电（Software Defined Radio, SDR）平台，具体实现过程包括： - **软件层**：采用GNU-Radio作为命令软件。GNU-Radio是一种开源的软件无线电开发平台，支持多种信号处理模块和算法库，可以用于实现复杂的无线通信系统。 - **硬件层**：使用USRP作为前端硬件设备。USRP是可编程的射频收发器，能够根据软件指令调整频率、采样率等关键参数，从而实现灵活的信号收发功能。 - **系统架构**：该雷达通信一体化系统通过GNU-Radio编写相应的脚本来配置USRP，完成信号的发送和接收任务。系统设计了多个实验场景，旨在验证OFDM波形在雷达通信应用中的可行性。 #### 实验设计与结果分析 为了全面评估系统的性能，研究人员设置了多种实验环境，并调整了不同的参数组合，包括但不限于： - **信号带宽**：调整OFDM信号的带宽，观察其对雷达检测性能的影响。 - **信噪比**：改变信号传输时的信噪比，评估系统在不同噪声环境下的鲁棒性。 - **多径效应**：模拟多径传播环境，测试系统的抗多径能力。 - **移动目标跟踪**：在动态环境中跟踪移动目标，检验系统的位置估计精度。 通过对实验数据的分析，研究人员发现： - 在较宽的信号带宽下，雷达的分辨率得到了显著提高。 - 当信噪比较高时，系统的稳定性更好，能够更准确地检测和定位目标。 - 在存在多径传播的情况下，OFDM波形展现出良好的抗多径性能。 - 对于移动目标，系统能够有效地跟踪其运动轨迹，并提供较为精确的位置信息。 #### 结论与展望 本研究成功地实现了基于GNU-Radio和USRP的雷达通信一体化系统，通过实验验证了OFDM波形在雷达通信领域的潜力。未来的研究方向可能包括进一步优化系统性能，提高系统的实时性和可靠性，以及探索更多应用场景，如无人机监测、智能交通系统等。 该论文不仅详细介绍了雷达通信一体化系统的实现方法，还通过一系列实验对其性能进行了深入探讨，为OFDM在雷达通信领域的应用提供了重要的参考价值。

# RTL8720DN-Deauther-BW16-双攻击WPA3一体化集成版 BTN_DOWN PA14//向下 BTN_UP PA30//向上 BTN_OK PA12//确定 BTN_BACK PA13//返回 擦除固件命令： .\upload_image_tool_windows.exe .\ COM5 Ai-Thinker_BW16 Enable Enable 1500000 powershell.exe 烧入固件： #在文件flash目录上输入 powershell.exe #输入命令一键烧入 .\upload_image.exe .\a COM5 等待完成..... // 您Wi-Fi网络的凭证 #WiFi=CMCC-WLJCB #Password=XXXX

内容概要：本文档详细阐述了6G网络协作通感一体化技术，旨在实现通信与感知的深度融合。文中首先分析了通信感知一体化的驱动力与应用场景，随后介绍了通感融合的工作模式和技术挑战。接着，文档深入探讨了网络协作通感的关键技术，包括系统模型、高精度同步、多节点协作机制、高精度感知算法和组网干扰管理。最后，展示了低频和高频网络协作通感的原型验证结果，并对未来发展趋势进行了展望。通过这些技术，6G网络将能够提供全域、全天候、低成本的泛在感知与连接能力，助力低空经济、智慧交通、智慧工厂等行业快速发展。 适合人群：从事通信、感知技术研发的专业人士，尤其是关注6G技术发展的研究人员和工程师。 使用场景及目标：① 提供全域、全天候、低成本的泛在感知与连接能力；② 支撑低空经济、智慧交通、智慧工厂等行业的数字化转型；③ 推动通信感知一体化技术的实际应用和发展。 其他说明：本文档由中国移动通信集团有限公司及相关企业联合发布，旨在推动6G技术的标准化、产业化及应用培育工作。

2025年作为人工智能元年，将见证DeepSeek技术在多个领域引领行业变革。DeepSeek通过创新算法架构和优化算力利用效率，打破了传统算力至上的理念。其深度学习模型DeepSeek-R1利用少量的合成数据结合多轮强化学习，在提高模型精度的同时大幅降低了对内存和计算资源的需求。这种算法优化不仅提升了模型的准确度和效率，还降低了技术门槛，使得低参数量模型得以发展，促进了AI技术在更多终端设备上的应用。 DeepSeek技术在医疗AI领域的应用前景尤为突出，其技术被多家医疗公司所采纳，用于辅助诊断、病理分析以及健康管理等多个方面，有效推动了医疗AI技术的商业化应用。同时，在AI制药研发方面，DeepSeek展现了强大的数据处理能力和计算能力，加快了药物研发流程，提升了靶点发现等环节的效率，受到了包括晶泰控股、信达生物在内的中国领先药企的青睐。在大健康管理和AI机器人领域，DeepSeek也展现了显著的技术优势，提供了精准的个人健康状态监测和管理，以及手术机器人的高精度运动控制，为康复、人机交互和远程医疗提供了技术突破的可能性。 此外，DeepSeek在产业发展上起到了引领作用，为AI应用补上了中国在基础底座方面最缺乏的一环。它的模型架构和推理能力成为了中国所有AI应用的基石，促进了各行业基于此平台开发出适应自身需求的应用版本。DeepSeek的发展潜力同样表现在了其产品的市场表现上，最新产品在春节后20天DAU（日活跃用户数）突破2161万，展现出前所未有的用户吸引力和应用潜力，有希望成为AI领域的超级应用。 DeepSeek的开源模型DeepSeek-McE，基于McE架构，提供了极低计算成本下的高性能，为AI技术路线的创新和发展提供了新方向。在技术路线上，DeepSeek体现了从技术能力驱动向需求应用驱动的转型，推动AI技术更注重在各行业的实际应用，并解决实际问题。在模型架构的发展趋势上，DeepSeek的研究表明，除了Transformer架构外，非Transformer架构如LFM模型同样具有超越传统模型的潜力，这预示着AI模型架构的未来将更加多样化。 随着5G网络的大规模商用，学术界和产业界已开始对第六代移动通信技术（6G）进行研究探索。移动通信网络作为新型基础设施，承载的业务将更加丰富，6G作为通信、感知、AI、安全和大数据一体融合的新一代移动信息网络，其多维能力的一体融合将成为发展的重要趋势。通感一体化作为6G的核心愿景，旨在突破传统通信网络的局限，将网络能力从信息传递扩展至环境感知，极大地拓展了通信网络的能力边界，助力实现“万物智联、数字孪生”的宏伟愿景。6G网络将在智慧物流、城市治理、应急救援和数字农业等领域有广泛的应用前景。 DeepSeek技术的发展和应用在人工智能领域具有划时代的意义，不仅推动了技术创新和产业变革，还预示着AI技术未来的发展方向。与此同时，对6G通信技术的研究和探索，特别是通感一体化的愿景，将为未来信息社会的建设奠定坚实的基础。

人工智能项目资料- 【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师，还是企业界的探索者，这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白，还是寻求更高层次进阶的资深人士，这里都有您需要的宝藏。不仅如此，它还可以作为毕设项目、课程设计、作业、甚至项目初期的立项演示。 【人工智能的深度探索】 人工智能——模拟人类智能的技术和理论，使其在计算机上展现出类似人类的思考、判断、决策、学习和交流能力。这不仅是一门技术，更是一种前沿的科学探索。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络的应用、自然语言处理、语言模型、文本分类、信息检索等领域。更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码，助您从理论走向实践，如果您已有一定基础，您可以基于这些源码进行修改和扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用这些资源，与我们一起在人工智能的海洋中航行。同时，我们也期待与您的沟通交流，共同学习，共同进步。让我们在这个充满挑战和机遇的领域中共同探索未来！

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