在IT领域，开发Excel加载项是为了扩展Microsoft Excel的功能，使其能根据特定需求执行自定义任务。本主题将深入探讨如何利用Excel的C API（应用程序编程接口）和COM（组件对象模型）来创建这样的加载项。这是一项高级技能，通常涉及C++编程语言，以及Windows操作系统下的开发环境，如Visual Studio 6（VS6）或MFC（Microsoft Foundation Classes）库。 标题"使用Excel C API和COM的Excel加载项"表明我们将讨论如何通过C API和COM接口与Excel进行交互。C API是Excel提供的一套函数，允许开发者直接调用Excel的内部功能，而COM则是一种组件重用技术，使得不同程序之间能够互相通信，例如在Excel中激活VBA宏或使用其他支持COM的对象。 描述中提到的“Excel4 C API”可能是指Excel早期版本的API，它提供了许多功能，如创建工作簿、工作表、单元格，以及执行公式等。而COM自动化则允许开发者使用其他编程语言（如C++）控制Excel对象模型，实现更复杂的功能，如读取和修改数据、创建图表、触发事件等。 在标签中，我们看到"VC6"指的是Visual C++ 6.0，这是一个经典的集成开发环境，广泛用于90年代末和21世纪初的Windows应用程序开发。"WinXP"和"Win2003"指的是操作系统平台，说明这些加载项是在这些旧版Windows系统上设计和测试的。"Windows"和"Win2K"进一步强调了跨平台兼容性。"Visual-Studio"和"MFC"表明除了VC6，也考虑到了后续版本的Visual Studio及其提供的MFC库，该库简化了Windows应用程序开发。 压缩包中的文件"Excel-Add-in-Using-Excel-C-API-and-COM.pdf"很可能是一个详细的技术文档，涵盖了如何构建和实现Excel加载项的步骤，包括设置开发环境、创建项目、编写代码、调试和部署。"EasyIF_demo.zip"和"EasyIF_src.zip"可能包含了一个示例加载项的可执行文件和源代码，供学习者参考和分析。 通过学习这个主题，开发者可以掌握如何： 1. 设置开发环境：安装必要的软件，如Visual Studio和Office SDK，配置好编译器和链接器选项。 2. 创建Excel加载项项目：了解加载项的架构，使用MFC或非MFC的方式创建项目。 3. 掌握Excel C API：学习如何声明并调用Excel4 C API函数，如`xlAutoOpen`、`xlAutoClose`等，以及如何处理Excel对象。 4. 使用COM自动化：理解COM接口，如`IDispatch`和`IUnknown`，以及如何通过`CoCreateInstance`创建和控制Excel对象。 5. 实现功能：编写代码实现特定功能，如自动填充数据、创建图表、执行复杂的计算等。 6. 调试与测试：学会在Excel中调试加载项，确保其在各种情况下都能正常工作。 7. 部署与发布：了解如何打包加载项，使其能在用户机器上安装和运行。 这个主题不仅适合有C++基础的开发者，也是对Excel自动化感兴趣的IT专业人士的重要参考资料。通过实践和理解这些知识点，开发者能够创建高效、定制化的Excel解决方案，提升工作效率。

简介：产后第一年发生的怀孕更有可能是无计划的。 这导致增加不利的母亲和围产期结局的风险。 但是，在此期间使用现代避孕药具有助于减少意外怀孕及其相关的不良后果。 坦桑尼亚牧民社区产后避孕的数据很少。 这项研究旨在评估盖塔地区布科姆区育龄妇女产后使用现代避孕药的认识和相关因素。 方法：自2018年5月至6月，在坦桑尼亚西北部Geita地区Bukombe区的一个主要牧区进行了基于社区的横断面研究。研究了总共511名产后第一年的产后妇女。 。 使用多阶段采样技术来选择研究参与者。 使用SPSS 21版进行数据分析。多变量logistic回归分析用于确定产后现代避孕药具使用的独立预测因子。 结果：大多数（97.3％）的参与者知道现代避孕药具。 产后现代避孕药的使用率为11.9％。 最常用的避孕方法是植入6.5％。 绝大多数（75％）的妇女在分娩后的前三个月开始使用避孕药具。 居住在城市（AOR = 1.84，95％CI：1.20-3.79），商业女性（AOR = 2.34，95％CI：1.31-2.28），最后出生3至4个月（AOR = 3.30，95％CI： 1.11-9.85）和恢复月经（A

内容概要：本文深入探讨了MvsNet深度学习的三维重建技术，详细介绍了其原理、实现方法以及全套代码。主要内容分为三个部分：一是MvsNet的介绍，解释了其作为多视图立体匹配（MVS）算法的优势；二是对MvsNet的代码进行了全面解读，涵盖数据预处理、模型训练和三维重建的具体步骤；三是提供了训练自定义数据集的指导，包括数据收集、标注和处理。通过这些内容的学习，读者能够掌握MvsNet的工作机制并应用于实际项目中。 适合人群：对三维重建技术和深度学习感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解MvsNet算法及其应用场景的研究人员，以及希望通过自定义数据集提升模型性能的开发者。 其他说明：本文不仅提供理论知识，还附带详细的代码实现和数据处理方法，帮助读者更好地理解和应用MvsNet技术。

Mvsnet深度学习驱动的三维重建技术：全套代码与讲解，探索数据集训练的实践之路,深度解析Mvsnet：基于深度学习的三维重建全套代码与数据集训练详解,Mvsnet深度学习的三维重建 全套代码和讲解 学习如何训练自己的数据集 ,Mvsnet; 深度学习; 三维重建; 全套代码; 训练数据集。,《Mvsnet深度学习三维重建全解及自定义数据集训练教程》 Mvsnet是一种基于深度学习的三维重建技术，它通过使用神经网络模型来理解和重建现实世界的三维结构。该技术的核心在于能够将二维图像序列转化为精确的三维模型，这一过程在计算机视觉和机器人导航等多个领域都有着广泛的应用。 在深入研究Mvsnet的三维重建技术之前，我们首先要明确深度学习的概念。深度学习是一种通过建立、训练和使用神经网络来解决问题的技术，它模仿了人类大脑的处理信息方式，特别是能够从大量数据中自动提取特征。通过这种方式，深度学习模型可以在众多任务中实现超越传统算法的性能。 三维重建技术的目标是从二维图像中恢复出三维空间的结构，这在计算机图形学、视觉特效制作、建筑信息模型（BIM）、文化遗产记录以及虚拟现实（VR）等领域具有重要价值。三维重建通常涉及从不同的视角拍摄多张照片，然后利用这些照片中的共同特征来计算物体表面的三维坐标。 Mvsnet通过构建一个多视角立体网络（Multi-View Stereo Network），来实现从一系列相关图像中提取深度信息的任务。它将深度学习方法应用于多视角立体视觉问题，利用深度卷积神经网络来预测像素的深度值。通过训练网络处理大量带深度标签的图像对，Mvsnet能够学习如何从新的图像序列中生成准确的深度图。 在这个过程中，数据集的训练至关重要。数据集是神经网络训练的基础，它包含了成千上万的图像及其对应的三维信息。这些数据需要经过预处理、增强和标注，才能被用作训练材料。训练过程中，Mvsnet会不断调整其内部参数，以减少预测深度图与真实深度图之间的误差。随着训练的进行，模型会越来越精确地重建三维空间。 由于三维重建技术在不同应用中有着不同的需求，因此Mvsnet的训练还需要针对具体情况进行微调。自定义数据集的训练是实现这一目标的重要步骤。自定义数据集训练允许研究者或开发者根据特定的应用场景准备相应的图像和标签数据。例如，如果目的是在室内环境中重建三维模型，就需要收集室内的图像数据，并对它们进行标注，以便用于Mvsnet模型的训练。 本套文件提供了关于Mvsnet三维重建技术的全套代码和详细讲解，包括如何训练数据集。文件内容不仅涉及代码层面的实现，还包括对深度学习和三维重建概念的深入解释。通过对文件内容的学习，用户可以掌握如何使用Mvsnet技术对现实世界的场景进行三维重建，并根据自己的需求训练定制化的数据集。这些知识和技能对于那些希望在三维视觉领域有所作为的研究人员、工程师或开发者来说，是非常宝贵的。 此外，本套文件还配备了丰富的图表和实例，帮助读者更好地理解复杂的概念和技术细节。通过图文并茂的方式，即使是初学者也能逐步建立起对Mvsnet三维重建技术的认识，并最终能够独立地完成从数据准备到模型训练的整个流程。 Mvsnet三维重建技术的全套代码与讲解为深度学习领域带来了新的研究方向和应用可能。它不仅展示了深度学习在三维重建任务中的强大能力，也为相关领域的研究人员和开发者提供了实用的工具和方法。通过学习这些材料，可以大大缩短学习者掌握三维重建技术的时间，加快相关项目的开发进度。

混合动力汽车AVL Cruise仿真：动力性与经济性联合探究及本田i-MMD混动整车模型的还原与再开发,混合动力汽车AVL Cruise动力性和经济性仿真，Cruise与Matlab simulink dll方式联合仿真（新能源混动汽车） 本田i-MMD混动整车模型（还原本田i-MMD量产车混动整车策略模型） 基于Matlab Simulink开发VCU控制策略模型，生成DLL文件与Cruise整车模型联合仿真（DLL为win64位，可直接运行出结果） 有控制策略详细的文档说明用点心就能看懂 可实现多种工作模式，可借鉴来开发各种新能源汽车能量管理策略 ,混合动力汽车; AVL Cruise; 动力性仿真; 经济性仿真; Cruise与Matlab simulink联合仿真; 本田i-MMD混动; VCU控制策略模型; DLL文件联合仿真; 工作模式; 新能源汽车能量管理策略,"基于Matlab的混合动力汽车仿真研究：i-MMD整车模型与VCU控制策略联合仿真"

化工过程经济分析和评价是化工项目实施过程中不可或缺的一环，其目的在于确保项目的财务可行性和经济合理性。通过对化工过程进行经济分析，可以评估项目在整个生命周期内的经济效益，包括投资成本、运营成本、收益、风险以及对国家经济的影响等多个方面。 在化工过程设计的初期阶段，项目评价主要分为国民经济评价和财务评价两个层次。国民经济评价关注的是项目的国民经济效益和费用，从宏观层面考察项目对国家的贡献及所需代价，以评估投资行为的经济合理性。而财务评价则从企业的角度出发，重点考查项目的赢利能力、清偿能力、抵抗风险能力以及外汇平衡能力，以判别项目在财务上的可行性。 进行财务评价时，需要估算项目的资金规划、成本费用、销售收入、税金和利润等，以评估项目的盈利能力、偿债能力及市场适应性。同时，还要进行敏感性分析和不确定分析，以便于了解在不同经营成本、销售价格和产量变化下，项目的净现值（NPV）、投资回收期、投资利润率等关键财务指标的变化情况，从而对项目的风险和不确定性有更深入的认识。 在化工项目中，投资成本包括固定资本和运行资本两大部分。固定资本通常涉及介区内成本（ISBL Costs）和介区外成本（OSBL Costs），工程成本以及可能性费用等。运行资本则包括了开车成本、初始催化剂成本、原料备料成本、产品库存成本、未结算账目资金以及设备备件成本等。这些成本的精确估算对整个项目投资的控制至关重要。 对投资成本估算精度的要求会随着项目实施阶段的不同而有所差异。在项目前期的可行性研究阶段，估算精度通常在±30%左右，主要用于设计备选方案的比较。而在项目得到核准之后，估算精度应提升至±10~15%，以适应主要设备项目的初步设计和估算流程。在项目进入实际执行阶段时，精度需要进一步提升至±5~10%，基于全过程设计和详细成本估算，以控制工程成本和固定价格合约的报约。 在化工过程设计和经济分析的实际操作中，通常会参考一系列权威的资料和工具。比如《Chemical Engineering Design: Principles, Practice and Economics of Plant and Process Design》以及《Coulson & Richardson’s Chemical Engineering Volume 6, 4th Edition, Chemical Engineering Design》等，这些书籍提供了化工设计和经济分析的理论基础和实操指南。同时，还会有专业软件工具如Aspen Process Economic Analyzer等辅助进行项目经济分析。 化工过程的经济分析和评价是一个综合性的系统工程，它要求涉及者不仅要有扎实的化工工程知识，还需掌握财务和经济分析的相关技能，以及对专业工具的熟练应用。只有这样，才能确保化工项目的投资效益最大化，为企业的可持续发展提供有力支持。

### 利用FPGA和DSP结合实现雷达多目标实时检测 #### 引言与背景 在现代军事防御体系中，雷达扮演着至关重要的角色，尤其是在空中情报收集与目标监测方面。然而，传统的雷达系统往往受限于手动操作和有限的数据处理能力，这在多目标、复杂环境下的快速响应和准确性方面存在明显不足。随着信息技术的发展，特别是FPGA（Field-Programmable Gate Array）和DSP（Digital Signal Processor）技术的应用，为提升雷达系统性能提供了新的可能。 #### FPGA与DSP结合的优势 FPGA与DSP的结合，为雷达系统带来了前所未有的灵活性和高效性。FPGA作为一种可现场编程的逻辑器件，其优势在于能够实现高度定制化的并行计算，特别适合处理雷达信号的实时分析和处理需求。DSP则以其强大的数字信号处理能力和软件可编程性，成为控制算法实现和高级数据处理的理想选择。两者结合，既克服了硬件资源限制，又满足了实时性和处理速度的要求，形成了一个高效的雷达信号处理平台。 #### 解决方案的关键技术点 1. **存储空间与实时处理的矛盾解决**：通过FPGA的并行流水线结构，能够有效处理大量雷达数据，同时利用其与外部存储器的紧密结合，解决了有限线路板面积与大数据存储需求之间的矛盾。FPGA的并行计算特性确保了雷达数据的实时处理，即使在DSP处理速度有限的情况下，也能保持系统的高效运行。 2. **航迹相关与系统控制**：FPGA负责核心的信号处理任务，而DSP则承担了更复杂的航迹相关算法、系统运行模式的控制以及与上位机的通信与数据交换工作。这种分工协作，实现了系统的最佳配置，确保了雷达多目标检测的准确性和可靠性。 3. **系统集成与优化**：在高速并行信号处理领域，FPGA与DSP的结合已成为国际主流技术趋势，尤其在中国国情下更为适用。该技术方案不仅提升了现有雷达系统的自动化水平和控制能力，还充分考虑了成本效益和系统兼容性，使系统整体性能得到显著提升。 #### 实施效果与前景展望 当前，基于FPGA和DSP技术的雷达系统已经通过了严格的测试和验收，各项指标均达到了预期设计要求。这一成果不仅验证了该技术方案的有效性和可行性，也为未来雷达系统的升级和智能化发展奠定了坚实的基础。随着技术的不断进步，FPGA与DSP的融合应用将继续深化，有望在更广泛的军事和民用领域发挥关键作用，推动雷达技术迈向更高的水平。 #### 结论 利用FPGA和DSP的结合，实现了雷达多目标实时检测的关键技术突破，不仅解决了雷达系统在实时处理、存储空间以及系统控制方面的挑战，还提升了雷达系统的整体性能和智能化水平。这一创新方案对于增强国防能力、适应现代化战争的需求具有重要意义，展现了科技在军事领域的巨大潜力和广阔前景。

自动驾驶领域的Lattice规划算法，涵盖三个主要部分：参考线的确定、Frenet标架的建立和多项式拟合算法。首先，通过高精地图提供的道路中心线数据确定参考线；其次，利用Frenet标架描述车辆与参考线的关系，涉及切线、法线和副法线向量的计算；最后，采用多项式拟合方法对参考线进行拟合，确保路径的安全性和高效性。文中还提供了Matlab和C++两种编程语言的具体代码实现指导。 适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的初学者，尤其是希望深入了解路径规划算法的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望掌握自动驾驶路径规划基础知识的学习者，旨在帮助他们理解并实现Lattice规划的核心概念和技术细节。 其他说明：建议读者结合实际项目或实验平台进行练习，以便更好地掌握所学内容。同时，鼓励进一步查阅相关文献资料，深化对Lattice规划的理解。

内容概要：本文深入探讨了自动驾驶Lattice规划算法的关键组成部分——轨迹采样、轨迹评估和碰撞检测。首先介绍了轨迹采样的重要性和实现方式，分别提供了Matlab和C++代码示例。接着讲解了轨迹评估的标准及其与碰撞检测的关系，同样给出了两种编程语言的具体实现。最后，文章还介绍了优化绘图、增加轨迹预测模块和支持自定义场景加载等功能，进一步增强了算法的应用性和灵活性。 适合人群：对自动驾驶技术和Lattice规划算法感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是有一定编程基础并希望通过实际代码加深理解的人群。 使用场景及目标：适用于研究和开发自动驾驶系统的技术人员，旨在帮助他们掌握Lattice规划算法的核心原理和实现细节，从而应用于实际项目中。通过学习本文提供的代码示例，读者可以在自己的环境中复现算法，并根据需求进行扩展和改进。 其他说明：文章不仅提供理论解释，还包括详细的代码实现步骤，特别是针对C++代码的VS2019编译教程和Qt5.15的可视化支持，使读者能够在实践中更好地理解和应用所学知识。

内容概要：本文深入探讨了自动驾驶Lattice规划算法的关键步骤，包括轨迹采样、轨迹评估和碰撞检测。详细介绍了Matlab和C++两种语言的具体实现方法及其优缺点。文中不仅提供了完整的代码示例，还涵盖了VS2019编译环境配置以及QT5.15用于可视化的集成方式。此外，文章新增了轨迹预测模块和从MAT文件加载场景的功能，进一步增强了系统的灵活性和实用性。 适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的开发者，尤其是有一定编程基础并希望深入了解路径规划算法的人群。 使用场景及目标：适用于研究机构、高校实验室以及相关企业的科研和技术开发项目。主要目标是帮助读者掌握Lattice规划算法的核心原理，并能够基于现有代码进行扩展和优化。 其他说明：文章强调了理论与实践相结合的学习方法，鼓励读者动手实验，通过修改参数观察不同设置对最终规划结果的影响。同时为后续使用强化学习进行自动调参埋下了伏笔。