简介：

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简介：何为合理使用硬盘呢？首先我们要了解硬盘盘片的物理结构。分区并格式化后的硬盘是以扇区为基本单位的．一个分区是由若干个扇区构成的。那什么是扇区呢?我们都知道磁盘在工作时是转动的，它所存储的信息是按一系列同心圆记录在其表面上的，每一个同心圆称为一个磁道。一个扇区的大小为512字节．一个整圆环为一个磁道，

简介：激光打印机诞生于20世纪60年代末，由Xerox(施乐）公司推出；而第一台彩色激光打印机则由美能达-QMS在1993年研制成功，从此揭开了现代彩色办公的新纪元。

简介：10月17日，AMD公司宣布推出两款新型微处理器，包括1．2GHz的Athlon芯片和800MHz的毒龙芯片。这样，在高速做处理器市场的速度大战中，AMD又一次超过了Intel。

简介：主要存储厂商Kingmax一直专注于DRAM及Flash产品的设计和制造。近日推出了三款32G高容高速CFI型卡，速度分别为133／200／300x。此次推出的新品CF卡拥有更快的存储速度，更大的容量和更高的可靠性。可帮助专业相机记录更多高质量的数码照片，再高的连拍速度也不在话下：

简介：地震检波器测试仪是地质勘探、石油开发、地层探测等领域重要的测试仪器之一。本设计基于MMA7455L加速度传感器，与以往产品相比，该装置的功耗、体积、重量均大大减小，具有良好的应用前景。

简介：为了便于获取步态数据,采用μPD78F0547微控制器、LIS3LV02DQ微加速度计、nRF2401无线收发芯片等主要器件,设计了步态加速度信号无线采集装置。将该装置的一端固定于人体腰或腿等部位,按设定的采样率连续输出运动时的三维加速度数据;另一端接收数据并通过串行接口实时地传送到计算机中,从而实现大量步态数据的采集和存储。

简介：尽管消费者在主要电子产品和移动产品上的开支大幅削减，但微电机系统（MEMS）行业在移动电话和消费产品领域仍保持强劲势头。MEMS传感器的成功源自几大需求因素，包括在移动设备上提供直观的、基于动作的界面，以及为用户提供丰富、真实的体验。

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简介：硬件故障或冲突都会使得系统启动时没有检测到CD-ROM这种硬件设备。其表现特征是在Windows图形界面出现以前．系统检测到的硬件设备中没有CD-ROM．这种光驱“丢失”现象一般都发生在使用者开机箱拔插硬件设备或设置CMOS等操作之后。因此找回光驱的办法是先按下面的顺序针对硬件进行检查．

简介：在静止、复杂背景的运动目标检测算法中，减背景技术是高效的方法。大多数背景建模和背景更新运算量大，本文将目标的边缘特征融入到减背景算法中，通过对离散的目标边缘梯度进行网格密度连通域判断来提取目标。实验结果表明，该算法可以有效地减小光线变化、噪声等影响，程序优化后系统运算速度提高，能够实时地对运动目标进行检测。

简介：电火工品的发火时间可以短至几个μs，要想对全发火过程进行检测，并对监测到的信息进行处理、存储，需要有速度非常快的监测电路和复杂的信息处理系统。本文介绍采用高速A／D、基于FPGA和DSP的电火工品发火实时检测系统的组成及工作原理，并具体讲述此系统的硬件组成及软件设计。

简介：拨号进程音(CPT)信号在数字通信及其他方面有着广泛的应用.将CPT信号的产生与检测集成到含有微控制器(MCU)的系统中,是一项较有价值的工程应用.本文首先介绍CPT信号的发生,并集中讨论对该信号的检测,然后给出在飞思卡尔公司MCF5249Coldfire微控制器上的实现方案,最后给出Matlab的仿真结果,以检测CPT信号发生器及检测器的正确性.

简介：基于NXP公司LPC1100系列处理器设计了一种温度检测网络节点。介绍了网络系统的整个设计方案和温度检测网络节点的硬件设计,并给出功耗管理、温度传感器和ZigBee三个软件模块的具体软件设计方法。

简介：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

简介：为了快速、定量检测肉类食品中瘦肉精含量,采用了一种先进的激光诱导荧光技术进行检测。首先将稀释好的样品滴加在用免疫层析技术制作的试纸卡上,然后使用638nm波长的半导体激光器照射试纸卡,激发出的荧光通过光敏二极管接收,通过采集荧光强度来实现瘦肉精含量的检测。通过实验验证,该检测系统能够快速、定量、精确的检测瘦肉精的含量,检测时间为6s,测量量程为0.0~0.3ppb,检测灵敏度为0.01ppb。

简介：在工业物联网高速发展的同时，伴随着网络安全威胁的急逮攀升，准确检测到威胁工业物联网安全的入侵行为是极其重要的。本文简要分斩了工业物联网所面临的网络安全问题，采用了6种基于机器学习算法的入侵检测技术，并对应用效果进行对比分析。通过实验验证了入侵检测的有效性，并对下一阶段的研究方向做出了展望。

简介：针对磁场检测仪需要众多软硬件开发人员协同开发的问题，引入Redmine项目管理平台进行项目开发的协同管理。采用Proteus实现下位机硬件和嵌入式软件的并行开发，引入嵌入式系统和SVN版本管理器对嵌入式软件各模块进行协同开发。采用BusHound实现上位机和下位机软件的并行开发。最终，该协同开发模式的引入使得本项目开发用时比原计划用时减少25％，同时项目质量也有提高。

简介：在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。