二、两处卸料的小车控制系统的梯形图设计： 要求：运料小车第一次右行在SQ3处卸料；第二次右行在SQ2处卸料。 1、分析控制要求，确定输入、输出设备，绘制I/O接线图：与上例比较可知，要实现两处 卸料，增加了行程开关SQ3，故只要在上例I/0图的基础上将SQ3连接到PLC的输入端X5。 2、修改、完善以满足控制要求： 1）要实现两处卸料，重要的是判断小车右行时在SQ3处是否需要停。可增加一个辅助继电器（M1）来记忆小车是否到过SQ3（M1+），或SQ2（M1—）。 2）小车到达SQ2处，回头左行时会压下SQ3，使M1+，导致小车第三次右行压下SQ3时不停。

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课件围绕嵌入式系统及应用展开，核心内容如下： 课程基本信息方面，该课程为必修课，共48学时，旷课达1/3取消考试资格；成绩由70%考试成绩与30%平时成绩（考勤、作业、课堂表现）构成，考勤和作业采用扣分制，课堂表现采用加分制。 嵌入式系统核心知识部分，定义上，其是以应用为中心、软硬可裁剪的专用计算机系统，具备专用性、嵌入性等特点；应用涵盖信息家电、军事电子、汽车电子等多领域；构成包括硬件（微处理器、存储器等）和软件（操作系统、应用程序）；分类可按硬件复杂度、实时性（硬实时、软实时、非实时）、操作系统收费模式（商用型、免费型）等划分；发展趋势为网络化、普适化、服务化等。 此外，课件详细介绍了STM32 MCU的结构、存储器映像、系统时钟树，以及通用并行接口GPIO、通用同步/异步收发器接口USART的结构、寄存器功能、库函数及设计实例，包括初始化、数据收发等具体操作，强调了嵌入式系统设计中软硬件结合的实践要点。

十、掉电考虑 VCC Rx nRext/Cext Cx Dx 图7： 掉电保护电路 由于供电式单稳态触发器能量储存在电容上，所以大电容（Cx）可能会造成当系统包含的设备 突然断电或VCC迅速降到0时，可能致使单稳态触发器损坏；为避免这种情况，可以通过输入保护二 极管对电容放电，最好使用能抗大电流浪涌的锗或肖特基型二极管。连接如图7所示电路。

七、定时阻容 VCC Cext 至 nRext/Cext (脚 15 或 7) 至 nCext (脚14或 8) Rext 图3：定时元件连结 输入 输出 DRn An nB nQ Qn L X X L H X H X (1)L (1)H X X L (1)L (1)H H L ↑ H ↓ H ↑ L H

适用人群 新手小白：只需具备基础的Python语法知识，无需深度学习背景。 AI入门者：希望系统了解多模态AI、谣言检测等实际工程流程的同学。 工程实践者：需要可复现、可扩展的多模态AI项目代码作为参考的开发者。 使用场景 自学入门：从最基础的单模态模型（如CNN、TextCNN、BERT等）到多模态融合（早期拼接、注意力、投票等），循序渐进，适合零基础到进阶学习。 课程实验：可作为高校AI课程、数据科学课程的实验项目。 工程参考：为实际多模态项目开发提供结构化、模块化的代码范例。 目录结构 img：图像模态（2D-CNN）建模与实验 txt：文本模态（FastText、TextCNN、Transformer等）建模与实验 html_mod：网页模态（HTML文本、BERT等）建模与实验 fusion：多模态融合（特征拼接、注意力、投票等）全流程实现与对比 其他说明 路径问题：由于不同操作系统或解压方式，部分代码中的数据/模型路径可能需根据实际情况手动调整。 依赖环境：建议参考各子文件夹下的requirements.txt或README.md，提前安装所需依赖。 数据集：部分实验需下载MR2等公开数据集，详见各期说明或README指引。 完整复现：所有代码均可独立运行，支持超参数调优、实验结果可视化等功能。

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一、Pytorch功能 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。 Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量（Tensor） 操作库，其特点是特别灵活，但因其采用了小众的编程语言是Lua，所以流行度不高，这也就有了PyTorch的出现。所以其实Torch是 PyTorch的前身，它们的底层语言相同，只是使用了不同的上层包装语言。 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，

网络安全攻防入门讲解，比较浅显易懂。有理论知识讲解，也有实战方面讲解。

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