SerVision是一种紧凑高效的基于LoRa的物联网系统,用于监控服务器机房的关键环境参数。它通过使用物联网(TTN)将实时数据传输到中央平台,确保及早发现潜在风险,如过热、湿度峰值或火灾。收集到的数据将被存储、可视化,并用于在超过阈值时触发警报。我们在Unilasalle Amiens进行了这个项目。
这款3.5英寸显示屏是一款高性能开发模块,集成了ESP32 WROOM 32E模块。它具有强大的开发能力和丰富的资源,为开发人员提供了极大的便利。它配备3.5英寸屏幕,分辨率为320 x 480,支持高达262K色(RGB666)的丰富色彩显示,确保图像清晰,色彩鲜艳。模块提供多种接口,包括SPI、UART等,方便连接各种外设,满足多样化的开发需求。
我们是一群坐在教室里的学生,在那里举手通常意味着什么。你会举起手臂几分钟,只是为了看到别人在你之前打电话。这不是谁最需要帮助的问题。而是关于老师碰巧注意到谁。这既不公平,也没有效率。
它集成了射频前端、数字基带处理器、32位RISC CPU、电源管理和有源天线检测和保护功能。它支持多种卫星导航系统,包括中国的BDS,美国的GPS和俄罗斯的GLONASS,实现多系统联合定位。
本项目基于Wio Terminal(2.4寸液晶屏、物理按键、高效处理器)的硬件特性和Arduino开源生态系统,实现了一款沉浸式F1赛车游戏。玩家通过按键控制赛车躲避障碍物,游戏难度随分数动态增加,结合专业的赛车图形渲染和物理碰撞检测再现真实的赛道赛车体验。
训练多任务有趣的水果收获-一个Arduino游戏混合工作任务和水果收集!
我们已经建立了一个智能作物监测和灌溉系统,使用LoRaWAN进行远程,低功耗通信。它收集实时数据
概述了双高速棒材线倍尺飞剪技术在钢铁产业应用的最新进展 ,并指出双高棒生产线在提升生产效率 、改善产品 质量、降低生产成本等方面具有显著优势 。详细阐述了涟钢双高棒生产线倍尺飞剪的工作原理 ,并对其在实际生产中的应用现 状及所面临的问题进行了深入研究与改进。
传统的锅炉水冷壁管氢损伤检测方法多依赖于材料的物理性质变化进行间接判断 , 易受环境干扰且难以精确定位 损伤 。因此 ,对基于声发射技术的水冷壁管氢损伤检测方法展开研究。首先 ,利用声发射技术进行水冷壁管信号的实时采集;其 次 ,对采集到的声发射信号进行频率成分提取 , 以获取与氢损伤相关的特征频率;最后 ,分析声发射信号的频率成分 ,根据不同 损伤类型产生的特征频率判断损伤类型 ,基于声发射信号的到达时间和波速计算损伤点相对于传感器的位置 ,检测损伤位置 。 实验结果显示 ,该方法所得频率特征曲线与实际情况高度吻合 ,偏差极小 , 能够准确识别出多种损伤类型 ,且检测过程中实现了 零误检与零漏检 ,检测准确性与可靠性优势显著。
为了提升设计效率和运行安全性 ,对DL/T 834—2023《火力发电厂汽轮机防进水和冷蒸汽导则》与DL/T 834—2003 《火力发电厂汽轮机防进水和冷蒸汽导则》的设计、运行和检验及维护要求进行了对比分析 , 总结了两版标准的差异性 。分析结 果可为提升设计工作效率与运行安全性奠定良好的基础。
随着电力系统复杂性增加 , 单机AGC运行方式已经难以满足需求 , 因此厂级AGC的改造与应用成为提升系统性能的 重要手段。鉴于此 , 以某燃气蒸汽联合循环机组厂级AGC改造为例 ,介绍该项目厂级AGC功能和负荷分配策略 ,并通过现场实际验 证其满足厂级AGC指标要求。
普通国道作为保有量较大的非高速公路 , 其隧道机电设施的年度养护检测是发现功能缺陷和性能劣化的重要手 段 。现基于300余座普通国道隧道的机电养护检测数据分析 ,提炼供配电、照明、通风、消防、监控与通信共五大机电分部设施存 在的典型问题 ,并重点分析各种故障问题的形成原因 , 以期为隧道管养决策和检测技术发展提供参考。
在现代科技高速发展的今天,静电问题如影随形,尤其是静电放电(ESD)带来的危害不容小觑。ESD 可能会导致电子元件损坏、设备故障,甚至引发火灾等严重后果,影响生产效率与产品质量。但别担心,只要掌握科学的方法,ESD 静电问题是可以轻松解决的。接下来,我们就深入探讨如何有效应对 ESD 静电问题。
可控硅,即晶闸管,作为一种功率半导体器件,凭借其能够在高电压、大电流条件下实现电能控制的特性,被广泛应用于工业控制、电力电子等众多领域。在交流电路中,可控硅可用于调压、整流、变频等多种功能。然而,要实现精确的电能控制,不仅需要掌握可控硅的导通方法,更要深入理解其在交流通路下的关闭机制。本文将详细探讨可控硅在交流通路情况下的关闭原理与具体实现方法。
随着芯片设计复杂度突破千亿晶体管,传统物理验证(Physical Verification, PV)工具面临资源争用、任务调度混乱等问题。本文提出一种基于Kubernetes的EDA容器化部署方案,通过资源隔离、动态调度与弹性伸缩技术,在AWS云平台上实现高并发物理验证。实验表明,该方案可使DRC/LVS验证任务并发量提升5倍,关键任务响应时间缩短70%,资源利用率从45%提升至88%。通过结合cgroups、NetworkPolicy和自定义资源定义(CRD),本文为超大规模芯片设计提供了安全、高效的云端物理验证环境。