一种智能化的校园车辆管理系统研究

一种路侧停车位物联网管理系统

优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义。在分析传感器节点有向感知模型的基础上，提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法。该算法针对随机部署有向传感器网络，以网络区域覆盖率为优化目标，采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法，通过调整传感器节点的主感方向，减少网络感知重叠区和感知盲区，实现覆盖增强。仿真实验表明，该算法简单、高效，优于传统的覆盖增强算法。

导读： 在电力系统中为了实现智能电网，需要对电网中的各个节点，能实现故障检测与保护等功能，必须在每个节点出安装相应的自动化装置。在线路上安装装置时，经常因电源问题得不到解决或解决成本过高，而无法实施。采用电流互感器取电的配电自动化电源因体积小、成本低、便于安装等特点受到关注。

Oculus Lipsync是一种Unity集成，用于将虚拟角色的唇部动作同步至语音。它主要是离线或实时分析音频输入，然后预测可用于令虚拟角色或非玩家角色(NPC)嘴唇动画化的一组发音嘴形。视觉音素/视素(visual phoneme/viseme)是嘴唇和面部的姿势或表达，其对应于特定的语音(音素)。例如在讨论读唇术时，我们常常使用这个术语，其概念类似于音素，并且是具备可理解度的基本视觉单元。在计算机动画中，我们可以使用视觉音素来制作虚拟角色的动作，令它们看起来像是在说话。

用FPGA产生高斯白噪声序列的一种快速方法

背景 几乎不可能预测某人何时会死于自杀，但通过早期干预，许多死亡是可以预防的。 使用机器学习算法的临床试验已经能够使用患者的语言来计算某人在特定时间点自杀的可能性。 在这里，我们确定与自杀风险相关的语言特征在出院 30 天后是否持续存在。 方法利用多个医院基地急诊科和门诊部将受试者（n=253）纳入两组之一：自杀组或对照组。 他们对旨在收集思想标记的标准化工具和访谈的React被记录下来，并用机器学习算法进行分析。 大约 30 天后，受试者再次接受采访，并对他们采访中的语言进行分析，以确定是否存在自杀意念。 结果 结果表明，初次相遇时用于对自杀进行分类的语言特征在 30 天后仍存在于参与者的讲话中（AUC = 0·89（95% CI：0·85-0·95），p < 0 ·0001) 反之亦然； 在第二次采访中训练的分类器可以识别产生第一次采访的队列（AUC = 0·85（95% CI：0·81–0·90），p < 0·0001）。 解释 这种方法探讨了自杀式访谈在记录 30 天后的稳定性。 它通过计算创新和完善的计算语言方法来实现。 结果表明，患者语言所表现出的想法在首次披露后 30 天仍对机器学习有效，但与标准措施的初始相关性则无效。 这在寻求后续护理的决策支持时非常有用。 资金说明：辛辛那提儿童医院医疗中心，创新基金。 利益声明：作者没有要声明的竞争利益。 伦理批准声明：一项前瞻性临床试验于 2013 年 10 月至 2015 年 3 月期间进行（机构审查委员会 (#2013-3770) 批准）。

 为实现对低功耗负载的微波供电，设计了应用于2.45 GHz的微带整流天线。在接收天线设计中，引入了光子晶体（PBG）结构，提高了接收天线的增益和方向性；在低通滤波器部分引入了缺陷地式（DGS）结构，以相对简单的结构实现了2.8 GHz低通滤波器特性；最后通过ADS软件设计得出了用于微带传输线与整流二极管间的匹配电路。将接收天线、低通滤波器和整流电路三部分微带电路进行整合，完成整流天线的设计。通过实验测试，该整流天线的增益为4.29 dBi，最高整流效率为63%。通过引入光子晶体结构和缺陷地式结构，在保证整流天线增益和整流效率的基础上，有效地减小了天线的尺寸，简化了设计方法。

提出了一种高效的2.45 GHz低输入功率微带整流电路，它可以有效地吸收低输入射频能量。该整流电路主要由一个倍压二极管BAT15-04W、开路枝节匹配电路和谐波抑制电路组成。所用的倍压二极管BAT15-04W是一个适用于低输入功率能量收集的低功耗肖特基贴片二极管。

微波整流是无线输电中的一个重要环节，为完成微波能量的接收，设计了一个结构简单、整流效率高的贴片矩形微带整流天线，此整流天线包括矩形微带天线、输入低通滤波器、整流二极管及输出滤波器。该整流天线的面积小，配合其他装置组成的微波输电系统，可方便地应用于传统有线输电无法应用的场合。通过系统仿真以及实验测试，验证了整流天线的可行性及其高效率，实际测量后计算出整流效率高达63.4%。