### CARE编程说明知识点 #### CARE简介 CARE（Care Control Strategy Modules for Reuse）是一种为Honeywell用户优化编程效率的可重复利用控制策略模版。该模版通过提供一系列标准化、简单易用的模块或应用程序模板，使得用户在对Excel5000系列控制器进行编程时能显著提高效率。模版会不定期更新，以保持其先进性和适用性。 #### CARE功能模块 CARE提供的功能性模块包含以下方面： 1. **混合风温度控制**：调节混合空气温度至设定值。 2. **冷水盘管控制**：控制冷水盘管的冷却能力。 3. **热水盘管控制**：调节热水盘管的热量输出。 4. **静压控制**：维持建筑物内部的静态压力。 5. **逻辑运算**：实现基于输入信号的逻辑判断和处理。 6. **条件选择输出**：根据设定条件选择输出信号。 7. **4路输出控制**：可以控制四个不同设备或功能的输出。 8. **运行时间**：记录和管理设备的运行时间。 9. **报警抑制**：在特定条件下，抑制不必要的报警信号。 10. **3设备轮换运行互为备用**：三个设备交替运行，互为备用。 11. **双速风机控制**：控制风机在不同速度下的运行。 #### 典型系统模版 CARE还提供了针对HVAC（采暖通风与空气调节）系统的典型应用模版，从1到17号，涵盖了多种常见的应用场合和需求。 #### 项目与控制器的重用 CARE模版下的所有程序都可以在Reusable项目中找到，便于用户进行参考和重复使用。同时，STANDARD控制器是指已经输入了标准化的工程单位和点描述的模版，用户在下一次使用时可以直接复制该控制器，大大节省了输入时间。此外，对于典型系统模版，也可以通过复制Plant来实现重用，复制方法在此不详细叙述。 #### 模版变量名替换 在模版的使用过程中，可以通过查找替换功能方便地将点的变量名替换为用户所需的名称，使得模版更加个性化和适应不同的应用场合。 #### 具体控制策略示例 例如，**XFM-ANPIMASI混合风温度控制**模块，它是一种基于适应性神经网络和PI（比例积分）控制的混合风温度控制系统。该模块通过特定的程序进行控制，输出为0到100%的模拟量，输入为混合风温度。其特点包括最小化执行行程、时间和超调量，并通过死区控制来延长执行器寿命。 类似的，**XFM-ANPICCSI冷水盘管控制**模块也是一种适应性神经网络PI控制策略，用于控制送风温度。它通过调节模拟量输出（0%至100%）来维持送风温度在设定值。它同样具备神经网络PI控制的优势，如最小化执行行程、时间和超调量，并通过死区控制增加执行器寿命。 #### 联系信息 CARE模版可从霍尼韦尔（中国）有限公司环境自控产品事业部亚太区技术协助中心获取，提供了联系方式，包括技术总监Simon Koo的电话和邮箱、产品工程师孔鹏和谢晓俊、应用工程师和系统工程师的联系电话等，以及地址信息。 CARE编程说明提供了对Excel5000系列控制器编程时的高效率控制策略模块，不仅提高了程序的开发速度，也增强了系统的控制性能。通过标准化的模版和策略，用户能够更加轻松地应对各种自动化控制系统的设计和维护需求。

夏普s2 手机 SharpS2 8.0 解锁BL root 工具 HCTSW_Care_UU4_v1.6b.Wind需要申请解锁。 （注意：夏普s2 8.0系统使用，需要配合申请解锁码，申请网址详见 压缩文档内的使用说明 8.0以下系统，不可使用该方法。建议使用另外的方法，解锁bl，或者升级到8.0系统，方可使用这工具。） 1.安装驱动 Driver文件夹 setup.exe 安装驱动 2.运行 HCTSW_Care_UU4.cmd 按提示运行，参照视频教程，解锁BL。8.0系统必须申请解锁 3.压缩包内为新版本解锁工具，完毕后，会安装wagisk工具，按提示运行，就自动root 了。 4.压缩包里附带有最新版（2023年10月19日为止）magisk apk 安装包，可以直接指定路径使用。Magisk.v26.3-104033 （复制文件路径方法： win11以下系统： 按住shift键点右键，找到目标文件之后，按住shift键，然后鼠标右击，在右键菜单点击复制为路径 win11系统：右击文件，复制文件地址。 mac系统：请自行查询，没有验证使用过。）

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AiAi.care 项目正在教计算机“看到”胸部 X 光片，并以人类放射科医生的方式解释它们。我们正在使用 700,000 次胸部 X 光片 + 深度学习来建立 FDA经批准的用于结核病和肺癌的开源筛查工具。经过 MRMC 临床试验后，AiAi CAD 将免费分发给新兴国家，慈善机构…… 我们的次要目标是开源“Medical Imagenet”预训练模型和权重。医学数据很难获得，因此当前许多 Radiology-AI 论文都依赖于迁移学习 ImageNet 权重。ImageNet 图像（彩色、低分辨率、高对比度）和放射图像（灰度、高分辨率、低对比度）之间存在显着差异，因此我们相信我们的 Medical Imagenet 权重将全面提高灵敏度和特异性未来的研究。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

用于MIMICIII数据库的检索代码，用于检索患者的基本信息等方面的资料，该代码的检索资料可用于mimic数据库中患者药物使用统计用。