公车就像海绵,只要肯挤总是会有位置的!

《基于Java的公车管理系统设计源码解析》 在当今信息化社会，公交系统的高效运作离不开先进的管理系统的支持。本文将详细解析一个基于Java语言开发的公车管理系统，深入探讨其设计思路、技术选型以及核心功能，以期...

公车用GPS监控,这个可以有!.pdf

教育资料

《公车查询系统设计与实现》 公交查询系统是一个为公众提供实时公交信息查询的WEB应用，它极大地便利了市民的出行生活。本系统主要涵盖了线路查询、站点查询、到站时间预测等功能，旨在提高城市公共交通的透明度和...

总之，中移物联网的车联网公车管理解决方案，通过云平台技术、车联网技术和智能硬件的综合运用，为企业提供了一个高度集成和智能化的公车管理平台，有助于企业提高公车管理的效率和效果，降低成本，并确保公车资源...

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内容概要：本文详细介绍了在单级离网光伏系统中，通过改进型自适应步长扰动观测（P&O）方法实现最大功率点跟踪（MPPT）的技术。文中首先阐述了降压转换器与MPPT在光伏系统中的重要性，特别是在环境条件多变的情况下，如何保持MPPT的稳定性和准确性。接着提出了改进型自适应步长P&O MPPT方法，通过动态调整步长大小和加入预测模型，解决了传统P&O方法存在的响应速度慢、稳态振荡等问题。此外，文章还讨论了光储系统MPPT的应用，特别是二区MPPT复现技术和三级充电控制器（TSCC）在电池充电控制中的应用，确保电池始终以最优状态进行充电并延长使用寿命。最终，通过这些技术的应用，实现了太阳能光伏阵列的最大功率点跟踪和电池的高效充电控制，提升了系统的能源利用效率和稳定性。 适合人群：从事光伏系统研究、设计和维护的专业技术人员，尤其是关注光储系统和MPPT技术的研究人员。 使用场景及目标：适用于单级离网光伏系统的优化设计和实际应用，旨在提高系统的能源利用效率和稳定性，确保在各种天气条件下都能实现最佳性能。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还结合具体应用场景进行了详细探讨，有助于读者深入理解改进型MPPT技术的具体实现和优势。

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内容概要：本文介绍了基于带外源输入的非线性自回归网络（NARX）的多变量时间序列预测模型及其在MATLAB中的实现方法。NARX模型能够处理具有外源输入的多变量时间序列问题，通过将系统当前状态视为历史状态和当前输入的非线性组合，从而对未来趋势进行预测。文中详细讲解了NARX模型的基本思想、应用场景，并提供了具体的MATLAB代码示例，包括数据准备、模型构建、参数设置、预测执行等步骤。此外，还强调了实际应用中需要注意的数据处理和模型调优。 适合人群：对时间序列分析感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过MATLAB实现NARX模型进行预测的人群。 使用场景及目标：适用于金融市场、气象预报等领域的时间序列预测任务，旨在提高预测精度，更好地理解和应对复杂的非线性系统。 其他说明：虽然文中提供的代码仅为简单示例，但已足够帮助初学者快速上手NARX模型的构建与应用。对于深入研究，还需进一步探索数据处理技巧和模型优化方法。

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本实训项目旨在使大家深入理解计算机中关键部件——存储器。通过本次实训，要求同学们熟练掌握存储扩展的基本方法，并能够独立设计 MIPS 寄存器堆以及 MIPS RAM 存储器。此外，还需运用所学的 cache 基本原理，设计出直接相联、全相联以及组相联（4路组相连）映射方式的硬件 cache。实训内容包括汉字字库存储芯片扩展实验、MIPS 寄存器文件设计、MIPS RAM 设计、全相联 cache 设计、直接相联 cache 设计以及 4 路组相连 cache 设计。

内容概要：本文详细介绍了如何利用NASA提供的锂离子电池数据集进行健康因子提取，并使用深度学习模型进行电池状态估计和剩余使用寿命(RUL)预测。主要内容包括数据预处理步骤，如数据清洗、归一化，以及提取多个健康因子，如等电压变化时间、充电过程电流-时间曲线包围面积、恒压恒流-时间曲线面积、充电过程温度和IC曲线峰值。随后，文章讨论了基于CNN、LSTM、BiLSTM、GRU和Attention机制的深度学习模型的设计与训练方法，旨在捕捉电池状态的关键特征。最后，文章展示了如何通过可视化界面和API接口实现一键式操作，方便用户快速进行电池状态估计和RUL预测。 适合人群：从事电池技术研发、数据分析和机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对锂离子电池进行健康状态监测和寿命管理的应用场景，如电动汽车、储能系统等。目标是提高电池状态估计和RUL预测的准确性，从而优化电池管理系统。 其他说明：未来研究将继续探索更先进的算法和模型结构，以应对电池技术的进步和实际应用场景的需求。

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内容概要：本文介绍了基于离线DP（动态规划）的节能速度规划算法及其在Carsim联合仿真平台上的验证过程。首先，通过DP算法核心、能耗计算模块、坡度计算模块和综合代价计算模块，计算出最优的节能速度规划。然后，在Carsim平台上，通过电动汽车执行器、PID速度跟踪器和节能速度导入模块进行仿真验证。整个过程中采用了模块化建模方法，确保模型的准确性和可维护性。此外，还提供了详细的建模说明文档、相关参考资料和技术文献，以及远程调试服务。 适用人群：从事电动汽车研究的技术人员、高校科研人员、汽车工程领域的研究生和博士生。 使用场景及目标：适用于希望优化电动汽车能耗的研究项目，旨在提高电动汽车的能源利用效率，减少能耗。通过该方案可以深入了解动态规划算法的应用，掌握Carsim联合仿真的具体实施方法。 其他说明：远程调试需额外支付200元费用，确保Simulink模型和Carsim模型的联合调试准确性。

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