德国网络安全战略: Cyber Security Strategy for Germany

交通标志识别 在这个项目中，我使用卷积神经网络对交通标志进行分类。 具体来说，我训练了一个模型，用于根据“德国交通标志对交通标志进行分类。 我使用TensorFlow进行模型开发，并在GPU上对其进行了训练。 分几个步骤： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 完整的项目代码可以在找到 数据集摘要与探索 1.数据集的基本摘要。 此步骤的代码包含在的3d code cell中 我使用了pandas库来计算交通标志数据集的摘要统计信息： 训练示例数= 34799 测试例数= 12630 图像数据形状=（32，32，3） 班级数量= 43 2.数据集的探索性可视化。 该步骤的代码包含在的5th code cell中。 这是数据集的探索性可视化。 它是显示数据分布方式的条形图。 我们看到分布不均。

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德国Softing公司出品的标准OPC客户端。 是我数年来用过的最完备的OPC 客户端。全部的数据类型都支持，功能齐备。 是查看或测试OPC服务器的最好工具了。

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德国建筑工程合同圣经，和国际的菲迪克合同有异曲同工之妙

前段时间用了这个芯片，英文看着不爽，就给翻译了，人工翻译，包括目录，分享出来供大家参考，如有不准确的地方请参考官方资料，谢谢

德国风力发电机发电数据集（2019-2021.12月，13w多条数据，时间间隔10min，含轴承温度等76维特征）.zip

为了研究风力涡轮机在1至10 Hz频率间隔内对地震信号的影响，我们记录了连续不断的地震噪声，并在两个具有不同地质工况的风电场附近进行了研究。 在风电场Fraureuth-Beiersdorf（5台涡轮机，距萨克森州Zwickau以南11公里处），我们使用了小型地震网络，并设有3至5个站，为期1-2周。 在海因德（2个涡轮机，靠近下萨克森州希尔德斯海姆），我们记录了1周的时间，其中一个站距风力涡轮机约1公里，而另一些站仅持续了几个小时。 通过数据的频谱图分析，我们可以清楚地识别出频谱振幅的日变化，而与涡轮产生的噪声无关。 涡轮噪声出现在2.2、2.7、3.3、4.5、5.2和6.6 Hz附近的某些频带上。 这些频带的频谱幅度与涡轮的风速或旋转速度之间的线性关系被清楚地识别。 由风力涡轮机的运转产生的地震信号不是在单个频率上的峰值，而是看起来更像具有增加的噪声幅度的频带。 对于Fraureuth-Beiersdorf，可以识别出至少10 km。 这些波段取决于许多参数，即风力发电机的高度，重量和结构，风力发电机的数量，地质状况等。在两个风力发电场中，我们还沿剖面记录了距风力发电机越来越远的