2025年中国人工智能计算力发展评估报告-浪潮信息-45页.pdf

计算机图形学是计算机科学的一个重要分支，它涉及到利用计算机技术和算法来创建、处理、存储和显示图形信息。这门学科的研究内容包括图形硬件、图形软件、图形标准、图形应用和图形数据结构等。图形学不仅关注二维图形的绘制，更涵盖了三维图形的生成、处理和显示，是数字媒体技术、游戏开发、虚拟现实、动画设计和计算机辅助设计等领域的基础。 在计算机图形学的实验教学中，学生通常需要通过实践操作来加深对理论知识的理解。在成都理工大学数字媒体技术专业的计算机图形学实验课程中，学生有机会亲自动手，使用如QT等工具软件来实现图形界面的开发。实验课程会涉及到绘制基本图形，如直线和圆形，以及使用不同的图形绘制算法，例如直线的DDA算法和圆的八分算法。通过这些实验操作，学生可以更深入地理解图形学中的基本概念和算法原理。 在进行实验报告编写时，学生需要遵循一定的格式要求，这些要求包括使用的字体、字号、行距、页边距、页码排版、题目、摘要、关键词、正文标题和参考文献等格式。这不仅帮助学生整理和规范自己的实验成果，也锻炼了学生对于专业文档写作的规范性和条理性。 通过一系列的实验，例如在QT中实现下拉菜单，并在菜单中实现直线及圆的绘制，学生能够掌握图形用户界面(GUI)设计和实现的基本方法。这些实验还可能包括对直线的不同绘制算法进行分析和编程实现，以及对圆的八分绘制算法进行探讨。这些内容不仅涉及到算法理论，还包括对编程语言和图形库的熟悉和应用。 实验报告通常包括以下几个部分：实验课程信息、摘要、实验内容、实验代码、实验成果和实验收获。其中，实验内容部分详细描述了实验的具体要求和目的，实验代码部分展示了学生为完成实验所编写的代码，实验成果部分则展示了实验的结果和可能的截图。实验收获部分则是学生对自己在实验过程中的学习体会和经验总结。 计算机图形学实验不仅要求学生拥有良好的编程能力，还需要学生具有一定的创造性和解决问题的能力。实验的过程往往需要学生不断地尝试和调试，直到达到预期的效果。通过这种实践，学生能够更加深入地理解计算机图形学的基本概念和技术，并能够将这些知识应用到实际的问题中去。 此外，实验报告的撰写也是一个重要的环节。学生需要将实验过程中的观察、分析和结论进行系统的整理和表达。报告的撰写不仅仅是对实验的一个总结，更是一个检验学生是否真正理解了实验内容的过程。通过实验报告的撰写，学生能够提升自己的科学素养和技术表达能力。 计算机图形学实验对于学生而言是一个综合性的学习经历，它不仅增强了学生的实践能力，还培养了学生的创新思维和科学态度。通过对图形学实验的深入学习和实践操作，学生能够为将来在相关领域的进一步研究和工作打下坚实的基础。

该文件包含一份word文档的模拟电路设计报告--停车场车位管理系统，与相应的multisim.14仿真电路设计。报告详尽解析了停车场车位管理系统的设计与实验流程，内含各种详尽数据，其相应的简析博文也可在主页查看。

自动化 自动控制课程设计报告 双容水箱系统的建模、仿真与控制 81页 原创 课程大作业 本项目主要工作为以二阶模拟水箱为模型，对其构建无差别实际电路模型，并在实际电路模型中通过使用Matlab及Simulink仿真工具和部分工具箱利用所学自动控制原理、过程控制工程、现代控制理论等理论知识对上述实际电路模型各方面性能进行分析。主要工作有：对二阶水箱模型进行机理建模和辨识建模、建立与仿真模型一致的电路实际模型、数据采集与通讯、实现PID控制以串联校正、实现纯滞后系统控制及先进控制、实现状态反馈及状态观测器。主要性能指标有：开环阶跃响应、闭环稳定性、阶跃响应下动态与静态指标提升、串联校正环节设计、纯滞后系统下的控制算法应用、状态空间模型下的状态反馈及观测器实现等。 《双容水箱系统的建模、仿真与控制》是一份自动化和自动控制课程设计报告，旨在通过对二阶水箱模型的机理建模、辨识建模、电路实际模型构建、数据采集与通讯、控制算法设计等多个方面进行深入研究，以理解和应用自动控制原理、过程控制工程以及现代控制理论。 报告的主要工作集中在以下几个核心知识点： 1. **机理建模**：通过对二阶水箱的物料平衡方程进行推导，得到所需的数学模型。线性化后的模型为 (221122)(1)(1)iHsRQsA RsA Rss+=+，其中变量代表水箱的物理特性。 2. **辨识建模**：利用测试数据和模式识别工具箱，如TankSim，对模型进行参数估计，通过阶跃响应数据确定极点，拟合出开环传递函数。 3. **MATLAB与Simulink**：借助MATLAB和Simulink进行仿真，构建系统的系统方框图，实现PID控制、串联校正、状态反馈控制器和状态观测器的设计。通过仿真窗口进行调试，评估系统性能。 4. **数据采集与通讯**：使用NI USB-6009数据采集卡通过OPC协议进行数据采集，编写MATLAB程序实现数据通信，确保实时监控和分析。 5. **控制策略**：实现PID控制以改善阶跃响应，设计串联校正环节以优化动态和静态性能。同时，处理纯滞后系统，运用先进控制策略，通过状态反馈和状态观测器实现更精确的系统控制。 6. **实际电路验证**：将仿真结果转化为实际电路，通过编程验证控制器设计的正确性，对实验结果进行理论分析，增强对控制理论的理解。 整个课程设计过程中，学生不仅掌握了基本的控制理论，还学会了如何运用这些理论解决实际问题。通过实际操作，他们能熟练运用MATLAB和Simulink进行系统建模与仿真，理解并应用PID控制、状态反馈等控制策略，以及数据采集和通讯技术。此外，此报告还强调了方案设计的全过程，包括背景分析、目标设定、模型构建、数据处理以及性能评估，体现了工程实践中的系统思维和问题解决能力。

资源描述： "数据库原理实验报告 - 实验四 查询设计实验.doc" 是一份专注于数据库查询设计与优化的教学实验报告，旨在通过实践环节深化学生对SQL查询语言的理解和应用能力。本实验报告不仅覆盖了基本的SELECT查询语句使用，还深入探讨了复杂的查询设计技巧，如多表连接、子查询、聚合函数、分组与排序等，为学生提供了一个全面且深入的数据库查询学习平台。 在实验过程中，学生将学习如何根据具体的数据查询需求，设计并优化SQL查询语句。通过亲手编写并执行查询，学生将直观感受到不同查询策略对性能的影响，从而学会如何权衡查询的准确性和效率。此外，实验还强调了查询设计中的数据完整性考虑，如正确处理空值、数据类型转换等常见问题，确保查询结果的准确性和可靠性。 本实验报告的特色在于其强调的实践性和探究性。每个实验任务都紧密结合实际应用场景，鼓励学生在解决问题的过程中主动思考、探索和创新。同时，实验报告还提供了详细的步骤指导、示例代码和预期结果，方便学生自我检验学习成果，并在遇到困难时及时寻求帮助。 通过完成"数据库原理实验报告 - 实验四 查询设计实验"，学生不仅能够熟练掌握SQL查询语言的各项

内容概要：本文详细介绍了基于8086微处理器的步进电机控制系统的设计与实现。硬件方面，系统采用8086 CPU配合8255A扩展IO接口，通过ULN2003驱动步进电机，74LS47用于数码管显示。软件部分则使用汇编语言编写，实现了步进电机的正反转控制、多档速度调节以及数码管状态显示等功能。文中还分享了调试过程中遇到的问题及其解决方案。 适合人群：对嵌入式系统、微处理器编程感兴趣的电子工程学生、硬件爱好者及初学者。 使用场景及目标：适用于学习经典微处理器架构、掌握汇编语言编程技巧、理解步进电机控制原理的学习者。目标是帮助读者深入了解8086微处理器的工作机制，掌握步进电机的基本控制方法。 其他说明：文中提供了详细的电路原理图和完整的汇编源代码，便于读者进行实际操作和实验。此外，作者还记录了在Proteus仿真环境中的调试经验，为后续改进提供了思路。

这份文档是浙江大学能源学院赵阳博士于2025年2月发表的学术报告，聚焦大语言模型（如DeepSeek、ChatGPT）在建筑与能源领域的技术突破与应用前景。报告指出，2024年以DeepSeek为代表的开源大模型在数学推理、科学问题解答等任务中实现阶跃式发展，部分能力超越人类专家，为能源行业带来智能化新范式——通过人机协同交互、多源数据深度挖掘、自动化报告生成、智能故障诊断及实时碳排管控等场景，驱动建筑能耗优化、设备运维和工业流程的精细化转型。报告同时展望通用人工智能（AGI）临近技术奇点可能引发的行业颠覆性变革，强调大模型与数字孪生技术的融合将加速能源系统从粗放运行向数据驱动的智慧化升级，助力碳中和目标的实现。

在当今信息技术迅猛发展的时代背景下，教育模式正经历着前所未有的变革。在线视频教育作为一种新兴的教育方式，以其便捷性、灵活性和丰富的教学资源受到广泛关注。为了更好地适应这一变化，利用现代计算机技术搭建在线视频教育平台显得尤为重要。本篇毕业论文，题为“基于SpringBoot的在线视频教育平台的设计与实现”，详细阐述了如何利用流行的Java开发框架SpringBoot，结合数据库系统MySQL和前端技术Vue.js，设计并实现一个高效、稳定的在线视频教育系统。 论文首先介绍了在线视频教育平台的研究背景和意义，强调了构建此平台的必要性和潜在的教育价值。随后，对相关技术进行了深入分析，包括SpringBoot框架的简介、数据库设计的重要性以及Vue.js在构建用户界面中的优势。通过对现有文献的回顾和分析，确定了系统开发的需求和功能模块。在此基础上，论文进一步展开了系统设计与实现的详细描述。 在系统设计部分，论文着重叙述了系统架构的选择、数据库的设计、前后端分离的实现方案以及安全性设计。系统采用了MVC架构，将业务逻辑、数据和用户界面分离，确保了系统的高内聚和低耦合。数据库设计则侧重于数据结构的优化和查询效率的提升，保证了数据操作的快速和准确。前后端分离的实现不仅使得开发更为高效，也使得后期维护和更新变得更加便捷。安全性设计则覆盖了用户认证、权限控制、数据加密和网络传输等多个方面，确保了系统的安全稳定运行。 系统实现部分，论文详细介绍了如何利用SpringBoot构建后端服务，包括视频上传、存储、转码、分发的处理流程，以及如何利用Vue.js设计出美观且用户友好的前端页面。此外，还描述了实现在线教育平台功能的具体技术细节，比如课程管理、在线考试、用户交互等。在这一过程中，不仅展示了技术应用的能力，也体现了对教育业务流程的理解和应用。 为了验证系统设计与实现的有效性，论文还包含了一个开题报告。开题报告概述了整个项目的规划、研究方法、预期目标以及可能遇到的挑战和解决方案。通过开题报告，可以清晰地看到项目的目标导向和实现路径，为项目的顺利进行提供了有力保障。 本篇毕业论文全面地探讨了基于SpringBoot的在线视频教育平台的设计与实现过程，不仅涵盖了技术实现的细节，也对在线教育平台的业务流程进行了深入分析。论文中的系统设计和实现过程对于未来想要从事相关领域工作的读者具有重要的参考价值。

随着计算机技术的飞速发展，各行各业对于信息管理的需求日益增长。公司人员管理系统作为信息管理的一个重要分支，其设计与实现对于提升企业管理效率和质量具有重要意义。C++作为一种高效的编程语言，在系统开发领域得到了广泛应用，尤其适合构建复杂的管理信息系统。 C++课程设计报告-公司人员管理系统.doc是一份详细阐述了如何使用C++语言开发公司人员管理系统的课程设计文档。该系统旨在实现人员信息的录入、修改、查询、删除以及报表统计等基本功能。通过对该系统的开发，可以加深学生对于C++语言基础、面向对象编程思想、以及数据库操作等知识的理解和应用。 在进行公司人员管理系统的设计时，首先要明确系统的基本需求。这些需求包括但不限于：能够录入员工的个人信息、工作信息以及薪资信息；系统应具备信息修改、查询、删除的功能；能够按照不同条件进行人员信息的筛选与汇总，实现数据的统计分析；此外，系统还应该具备良好的用户交互界面，确保用户可以方便、直观地进行操作。 在技术实现层面，公司人员管理系统一般会使用C++语言结合数据库技术来完成。C++语言具有良好的封装性、继承性和多态性，适合构建结构化的应用程序。在该系统中，可以利用C++的类和对象来表示不同的数据实体，如员工信息、部门信息等。同时，通过建立数据库，如使用SQLite或MySQL，可以实现大量数据的存储与检索。 除了程序编写外，系统还需要一个用户友好的界面。在C++中，通常使用图形用户界面（GUI）库，比如Qt或者MFC（Microsoft Foundation Classes）来创建。这些库提供了丰富的组件，如按钮、文本框、列表框等，使得用户可以直观地与程序交互。 在实现过程中，程序设计报告应详细记录系统的各个模块的设计思路、实现方法和关键代码。例如，员工信息录入模块可能需要设计一个表单来收集用户输入的数据，并通过数据库操作类实现数据的有效存储。查询模块则可能涉及SQL语言的编写，以及结果展示的设计。 一个完整的报告还包括了系统的测试部分，这一部分会详细描述测试过程、测试用例和测试结果。通过测试可以发现系统中存在的问题并及时修正，保证系统的稳定运行。 通过完成这份C++课程设计报告，学生不仅能够加深对C++编程语言的理解，还能提升对软件开发流程的认识，从需求分析、系统设计、编码实现到系统测试，以及文档的撰写，都将是一次难得的实践机会。

包括数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取、多机器学习算法构建模型，同时采用多种异常变量定位方法定位异常变量，以及simulink仿真过程 报告中包括具体的实验步骤与代码（MATLAB）、simulink仿真 【田纳西伊斯曼故障诊断实验报告】是一个深入研究化工过程异常检测的案例，它基于美国Eastman化学公司的Tennessee Eastman (TE)仿真平台，该平台模拟了复杂的化工反应，涉及多步骤的物质转化和控制变量。实验包含了数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取和多种机器学习算法的模型构建，以及Simulink仿真的应用。 1. **数据背景与数据介绍** - **TE过程**：这个过程包括8种物料成分，其中A、C、D、E作为反应物，B是惰性组分，G和H为主产物，F为副产物。物料通过不同流路进入反应器进行化学反应，然后通过冷凝和分离步骤进行产品提纯。 - **数据特性**：包括12个控制变量、22个过程测量变量和19个成分变量，涵盖了流量、压力、温度等多维度信息。此外，TE过程还设计了21种异常运行状态，样本每3分钟采集一次，故障从第161个样本开始引入。 2. **问题分析与数据预处理** - **异常诊断**：问题被视为一个多分类任务，需要将数据分为正常状态和21种故障状态。由于正常数据多于异常数据，可能需要进行欠采样处理以平衡样本分布。 - **预处理**：考虑到数据量纲不一，为了适应机器学习算法，需要对数据进行标准化处理，消除量纲影响，提高模型的训练效果和稳定性。 3. **机器学习算法应用** - **模型构建**：实验采用了决策树、判别分析、贝叶斯模型、K近邻和随机森林等多种多分类算法，通过五折交叉验证选取最佳模型，并进行超参数调优以提升预测准确率。 - **异常变量识别**：利用SHAP值和LIME算法，这两个局部可解释性方法能揭示特征变量对预测结果的影响，有助于定位异常变量。 4. **Simulink仿真** - **验证模型**：通过Simulink模型设置人工故障并重新仿真，收集新数据，用训练好的机器学习模型进行检测，以此检验模型的准确性和实用性。 实验的代码示例展示了数据加载和标准化处理的方法，使用`zscore`函数进行标准化，确保所有特征在同一尺度上，以便于不同机器学习算法的训练和评估。 这个实验全面地探讨了化工过程故障诊断的流程，从数据处理到模型构建再到验证，充分展示了机器学习在解决实际工业问题中的应用潜力。通过这样的实验，我们可以学习到如何处理多元异构数据，如何选择和优化机器学习模型，以及如何结合仿真工具进行模型验证。