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4. APDX and APDY (Surface aperture X-decenter and Y-decenter): 表示表面孔径在X和Y方向上的偏心，用于模拟实际光学元件可能存在的安装偏差。 5. APER (System aperture value) 和 APMN/AMX (Surface aperture ...

辩证法在处理形而上学的“同一性”问题时有何独特之处？辩证法与传统逻辑和本体论有何根本性的差异？

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内容概要：本文探讨了利用深度学习技术从雷达和PPG（光电容积脉搏波）数据中提取生命体征信号的方法。文中详细介绍了四种不同的神经网络模型：纯CNN、带有残差结构的ResNet、LSTM以及Transformer变体。每种模型都针对特定的数据特点进行了优化，如CNN适用于处理频谱图的时空特征，而LSTM则擅长捕捉时序动态。此外，还提供了数据预处理方法，包括短时傅里叶变换（STFT）、幅度归一化等。通过对这些模型的实际测试，作者分享了它们各自的优缺点及应用场景。 适合人群：对深度学习和生物医学工程感兴趣的科研人员和技术开发者，尤其是那些希望将深度学习应用于生命体征监测领域的研究人员。 使用场景及目标：① 使用深度学习技术从雷达和PPG数据中提取生命体征信号；② 探索并比较不同神经网络模型的效果；③ 提供实用的代码片段和数据预处理方法，帮助读者快速上手。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现，使读者能够更好地理解和应用所介绍的技术。同时，作者还分享了自己的实践经验，为后续的研究提供了宝贵的参考。

内容概要：本文详细介绍了Amesim这款工程仿真软件在混合动力电动汽车（HEV）热管理和电池热管理中的应用。首先强调了Amesim学习资料的重要性，它能帮助工程师掌握建模、仿真和分析能力。接着阐述了大厂提供的Amesim培训模型优势，如资深工程师指导、结合实际案例等。最后深入探讨了HEV热管理及电池热管理的学习资料，涵盖基本原理、组成部件、工作过程、优化策略和技术应用案例等内容。 适合人群：对汽车工程尤其是混合动力电动汽车热管理系统感兴趣的工程师、研究人员及学生。 使用场景及目标：①希望通过Amesim提高自身建模和仿真实践能力的人群；②希望了解HEV热管理和电池热管理核心技术及其应用场景的技术爱好者。 其他说明：鼓励读者积极参与到Amesim的学习中来，利用大厂提供的优质培训资源，紧跟行业发展步伐，共同推动汽车工程技术进步。

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在 IT 领域，数据库设计是开发复杂系统的关键环节，校园二手交易平台项目就是一个典型案例。该项目通过实际应用数据库技术，帮助学习者将理论知识转化为实践能力。校园二手交易平台包含用户注册、商品发布、交易管理、评价系统等多个功能模块，这些模块都需要与数据库交互，存储和检索大量数据。因此，数据库设计必须确保数据的一致性、完整性和高效性。 项目的核心文件是“cj.sql”，这是一个 SQL 脚本文件，用于在 MySQL 数据库中创建表结构。文件中包含一系列的 CREATE TABLE 语句，定义了用户表（user）、商品表（product）、交易表（transaction）等表格。例如，用户表包含用户 ID、用户名、密码、联系方式等字段，商品表包含商品 ID、商品名、价格、描述等信息。为保证数据一致性，用户表通常设置主键约束（如用户 ID），确保每个用户有唯一标识。密码字段可能经过加密处理，以保护用户隐私。此外，商品表中可能设置外键约束，如用户 ID，引用用户表的主键，表示商品所属用户。 项目源码压缩包为“sms.rar”，解压后可导入 Eclipse 开发环境。开发者可能使用了 Spring Boot、MyBatis 等框架，通过 ORM 技术将 Java 对象与数据库表对应，简化数据库访问复杂性。运行项目前，需在 MySQL 中导入“cj.sql”文件，创建并初始化数据库，并在用户表中插入至少一条管理员账号记录，以便后续测试和管理。这一步体现了数据库初始化过程，是项目运行的必要条件。 该数据库课程设计项目不仅涵盖数据库基础知识，如表设计、SQL 语法，还涉及 Web 应用开发和数据库操作实践。通过该项目，学生能够深入理解数据库在实际应用中的重要性，提升数据库设计和编程能力，同时学会将数据库与后端开发紧密结合，实现数据的有效管理和高效利用。