日前，广州移动通信、浙江移动通信和上海移动通信分别全面选用了易于使用的Brio Intelligence作为其数据查询、分析和报表的工具，建设其“移动市场经营分析系统”。Brio Intelligence丰富的功能包括企业报表、分析报表、强大的服务器、即席查询、OLAP、EIS(领导信息系统)等。Brio Intelligence为这些移动通信公司们提供了一个完备的、集成、易于使用且易于扩充的决策支持平台，支持信息的查询、分析和发布，帮助他们在大量繁杂的数据中发现关键信息，以便能够迅速的对市场变化做出准确的反应。 标题中的“多家移动通信公司选用Brio商业智能软件”揭示了现代企业，特别是移动通信行业，对于商业智能（BI）工具的需求。Brio Intelligence是一款专为数据查询、分析和报表生成设计的软件，已被广州、浙江和上海等地的移动通信公司采纳，用于构建“移动市场经营分析系统”。 描述中提到的“企业报表、分析报表、强大的服务器、即席查询、OLAP、EIS(领导信息系统)”是Brio Intelligence的核心功能模块。企业报表提供了定制化的报告生成能力，满足不同层级管理者的信息需求；分析报表则帮助企业深入理解业务趋势和模式；强大的服务器确保了大规模数据处理的稳定性和高效性；即席查询允许用户自由定义查询条件，快速获取所需信息；OLAP（在线分析处理）支持多维数据分析，帮助决策者从不同角度洞察业务；EIS（领导信息系统）则是为高级管理层定制的决策支持系统，提供关键绩效指标的实时视图。 Brio Intelligence的集成性和易用性是其被广泛接纳的关键因素。它提供了一个统一的平台，使得数据查询、分析和信息发布变得简单，有助于企业在海量数据中挖掘有价值的信息。这在移动通信行业中尤为重要，因为这个领域需要快速响应市场变化，准确解读用户行为和市场趋势。 浙江移动通信有限责任公司的案例表明，Brio Intelligence在提升管理决策效率方面具有显著效果，能帮助公司实时监控关键业务指标，预警潜在风险，从而促进正确决策的制定。Brio公司在中国电信行业的广泛应用，证明了其解决方案的广泛适用性和行业影响力。 商业智能软件如Brio Intelligence是现代企业，尤其是高数据密集型的移动通信行业，进行高效决策和提升竞争力的重要工具。它通过整合和解析复杂数据，提供决策支持，助力企业适应快速变化的市场环境。同时，Brio公司的市场拓展和成功案例也展示了其在BI领域的领先地位和专业实力。

内容概要：本文详细介绍了基于PHP与Autojs构建的安卓手机云控系统框架源码。该框架支持ws+http两种通信协议，适用于二次开发。文中首先展示了PHP端WebSocket服务的搭建，包括心跳机制的设计，确保连接稳定。接着讲解了Autojs端的WebSocket连接实现及其核心逻辑，如坐标点击等功能。此外，还讨论了HTTP协议用于异步任务下发的具体实现方法，以及设备管理的数据结构设计。最后，强调了事件总线设计的优势，使得后续开发更加灵活便捷。 适合人群：对安卓手机云控系统感兴趣的开发者，尤其是熟悉PHP和Autojs的技术人员。 使用场景及目标：① 实现稳定的WebSocket连接，确保实时控制；② 利用HTTP协议进行异步任务下发；③ 设计合理的设备管理数据结构；④ 构建灵活的事件总线系统，方便后续扩展。 其他说明：实际部署时需要注意Swoole的worker_num配置，以及Autojs脚本对权限弹窗的处理。

超级电容的放电原理和普通电容放电原理是一样的，也是物理性质引发放电级电容是近几年才批量生产的一种无源器件，介于电池与普通电容之间，具有电容的大电流快速充放电特性，同时也有电池的储能特性，并且重复使用寿命长，放电时利用移动导体间的电子（而不依靠化学反应）释放电流，从而为设备提供电源。 　　超级电容的特性 　　一、超级电容器特性： 　　1体积小，容量大，电容量比同体积电解电容容量大30~40倍； 　　2 充电速度快，10秒内达到额定容量的95%； 　　3 充放电能力强； 　　4 失效开路，过电压不击穿，安全可靠； 　　5 超长寿命，可长达40万小时以上； 　　6 充放电线路简单，无

在工业环境中，3V数模转换器（DAC）在±10V电压摆幅驱动下的应用是一个常见的需求，尤其是在工业控制领域，如可编程逻辑控制器（PLC）、发送器、电机控制等方面。DAC通常用于将数字信号转换为模拟信号，而±10V的模拟信号常被用于驱动高精度的工业设备和仪器。 使用3.3V的DAC并将其输出放大到±10V的优点在于3.3VDAC相较于±10VDAC具有更高的逻辑完整性以及更高速率的逻辑接口，能够减轻微控制器的工作负担，使其可以处理其他任务。此外，3.3VDAC有可能被集成在大规模的3.3V供电芯片内，比如微控制器，这样的芯片无法提供±10V的输出摆幅。此外，某些外部负载可能要求一定的输出电流驱动能力或者驱动容性负载，这时±10VDAC可能无法满足需求。 一个典型的3V DAC在±10V中应用的电路设计包括五个主要部分：DAC、基准源、偏置调节、基准源缓冲器和输出缓冲器。DAC负责将数字信号转换为相对于基准点的电压。偏置电路调节DAC的单极性传递函数，从而产生双极性输出，并进行0V输出点的校准。基准源缓冲器为基准源提供负载隔离并进行失调调节。输出缓冲器则将偏置电压叠加到信号上，并提供必要的增益，将输出摆幅扩展到所需的±10V范围，同时提供一定的负载驱动能力。 以图1a所示的电路为例，它展示了如何通过使用3.3V供电的DAC和运算放大器来获得±10V的输出摆幅。该电路使用MAX6133A作为2.5V的基准源，MAX5443作为16位、3.3V供电的串行DAC，OP07A作为精密运算放大器，以及MAX5491A和MAX5423作为精密电阻网络。DAC(U2)的输出范围为0至2.5V，经过运算放大器U3的同相输入端放大到8倍增益，而反相输入端则加上一个+1.429V的偏置电压，由基准和电阻分压网络产生。这样，DAC的0V输出和满量程输出2.5V分别对应于±10V的电压摆幅。 在工业控制应用中，零点失调误差是一个关键参数。在本例中，MAX5443具有±2LSB失调误差和±10LSB增益误差，这些指标通常足以满足多数应用需求。然而，为了将DAC输出转换为双极性信号，可能需要使用偏置电路和数字电位器进行进一步的校准。数字电位器可以帮助调整零点输出，从而校正因偏置电路而产生的误差。 运算放大器U3作为增益电阻网络的运算放大器，其选择和配置由负载需求决定。应当考虑运算放大器的最大电压摆幅、最大驱动电流、容性负载、短路保护和ESD保护等因素。电阻网络则为基准源提供负载隔离和失调调节，而数字电位器则可用于进一步微调电路的输出。 将3V DAC应用于±10V电压驱动环境需要通过电路设计来调整和放大输出信号，以满足工业控制等领域的特定需求。通过精心设计电路和选择合适的组件，可以实现高性能的信号转换和驱动能力，以满足工业应用的严格标准。

内容概要：本文介绍了一套基于VMD（变分模态分解）、BKA（黑翅鸢优化算法）、CNN（卷积神经网络）和BiLSTM（双向长短期记忆网络）的四模型多变量时序预测框架及其Matlab实现方法。这套框架特别适用于风光发电预测这类多变量、非平稳的时间序列场景。文中详细讲解了每个模型的作用以及它们之间的协同方式，如VMD用于数据预处理，BKA用于优化CNN和BiLSTM的超参数，CNN负责提取空间特征，BiLSTM处理时间依赖关系。此外，还提供了具体的代码片段来展示如何进行数据预处理、模型构建、参数优化以及最终的结果对比。实验结果显示，相较于单一模型，集成模型能够显著提高预测性能，特别是在处理复杂变化的数据时表现更为出色。 适合人群：从事电力系统、新能源研究的专业人士，尤其是那些希望利用先进机器学习技术改进风光发电预测的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：该框架主要用于解决风光发电领域的时序预测问题，旨在帮助研究人员快速评估不同模型的效果，选择最适合特定任务的最佳模型配置。同时，也为学术写作提供了一个强有力的工具，因为其创新性的模型组合尚未广泛应用于相关文献中。 其他说明：文中提到的所有代码均可以在MATLAB环境中执行，并附有详细的注释以便于理解和修改。对于初学者来说，可以从简单的BiLSTM模型入手逐步深入理解整个系统的运作机制。

内容概要：本文介绍了粒子群算法（PSO）在配电网故障重构中的应用，旨在通过调整开关状态来最小化停电区域并降低系统功率损耗。文中首先解释了配电网故障重构的概念及其重要性，接着展示了如何用Python实现一个简化的PSO算法模型，包括定义问题、构建粒子群、执行迭代优化以及展示最终结果。此外，还讨论了一些关键技术细节如离散化处理、速度更新机制等。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望了解或从事电力系统自动化相关工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于研究和开发基于智能算法的电力系统优化解决方案，特别是针对配电网故障诊断与修复的需求。主要目的是提高电力系统的可靠性和效率，减少因故障造成的经济损失和社会影响。 其他说明：尽管文中提供的代码进行了适当简化以便于理解，但在实际工程项目中还需要考虑更多因素，例如拓扑约束、多目标优化等问题。

内容概要：本文介绍了一个全面覆盖Qt4至Qt6版本的Qt控件源码库，包含201个独立且丰富的控件，涵盖仪表盘、进度条、温度计等多种类型。每个控件由独立的.h和.cpp文件构成，确保零耦合，便于集成到不同项目中。该库支持多种编译器和操作系统，提供详细的中文注释和使用示例，适用于初学者和专业开发者。此外，它还支持编译为设计师插件、动态库以及WebAssembly，极大提升了开发效率和灵活性。 适合人群：Qt开发者，尤其是希望提升界面开发效率和质量的开发者，以及初学者。 使用场景及目标：① 快速构建美观且功能强大的用户界面；② 跨平台开发，支持Windows、Linux、macOS、Android等操作系统；③ 学习自定义控件开发的最佳实践。 其他说明：该库不仅提供了丰富的控件，还附带了详细的中文注释和使用示例，帮助开发者更好地理解和使用这些控件。同时，它支持多种编译器和操作系统，确保了广泛的兼容性和灵活性。

有机朗肯循环、热泵系统与压缩空气储能的Matlab建模及优化策略研究：遗传算法在工质筛选与多目标优化中的应用,多能热力系统模型与算法研究：基于Matlab的有机朗肯循环、空调热泵、压缩空气储能及热电联产系统的建模与优化,有机朗肯循环、空调热泵、压缩空气储能及热电联产等热力系统系统建模matlab代码，遗传算法单目标优化，多目标优化，工质筛选 ,有机朗肯循环; 空调热泵; 压缩空气储能; 热电联产; 建模; MATLAB代码; 遗传算法; 单目标优化; 多目标优化; 工质筛选,热力系统建模与优化：有机朗肯循环、热泵及多目标遗传算法工质筛选研究

"道路病害检测数据集：包含5万3千张RDD图像，多类型裂缝与坑槽的精准识别，已划分训练验证集，支持YOLOv5至v8模型直接应用，Yolov8模型map值达0.75，高清1920x1080分辨率",道路病害检测数据集 包含rdd一共 5w3 张 包含：横向裂缝 0、纵向裂缝 1、块状裂缝 2、龟裂 3 、坑槽 4、修补网状裂缝 5、修补裂缝 6、修补坑槽 7 数据集已划分为训练集 验证集 相关YOLOv5 YOLOv6 YOLOv7 YOLOv8模型可直接使用的 Yolov8map值 0.75 1920*1080 ,道路病害检测; RDD数据集; 横向裂缝; 纵向裂缝; 块状裂缝; 龟裂; 坑槽; 修补网状裂缝; 修补裂缝; 修补坑槽; 数据集划分; YOLOv5; YOLOv6; YOLOv7; YOLOv8模型; Yolov8map值; 分辨率1920*1080,基于道路病害识别的多模式裂缝数据集（含YOLOv5-v8模型应用）

三菱5U摆盘机程序六轴此程序包含组态整套比较成熟，附流程图。 已经在设备上实际应用，运用大型Q系列程序思维精心完成。 采用模块化编程框架，具备很大的参考价值。 是三菱最新的5UPLC系统。 此款PLC和大型QPLC大部分指令兼容 是刚刚入门或者没用过大型设备的工程技术人员的提高精品案例。