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电缆故障定点的新方法

人工神经网络(ANN)是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统。网络上的每个结点相当于一个神经元,经可以记忆(存储)、处理一定的信息,并与其他结点并行工作。求解一个问题是向人工神经网络的某些结点输入信息,各结点处理后向其它结点输出,其它结点接受并处理后再输出,直到整个神经网工作完毕,输出结果。

智能网联汽车的概念以及应该重点研究的关键技术。智能汽车是在一般汽车上增加雷达、摄像头等*传感器、控制器、执行器等装置，通过车载环境感知系统和信息终端实现与车、路、人等的信息交换，使车辆具备智能环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，终实现替代人来做驾驶决策及操作的目的。智能汽车的初级阶段是具有*驾驶助系统(ADAS)的汽车，智能汽车与网络相连便成为智能网联汽车。


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 传统的高压输电线路故障主要基于阻抗算法,这种算法对于高阻接地、多端电源线路、直流输电线路等情况存在明显的不适应,通常在实用中其故障<3%~5%,这对于长线路(>100km)难以满足寻线要求。热成像技术现已成为各种研发项目不可或缺的工具。市面有售的红外热像仪琳琅满目，价格与功能参差不齐，因此想正确选购一台满足特定应用的热像仪并非易事。本文的“选购科研用红外热像仪的七大须知”，包含从选购到性能的研发用红外热像仪。简介红外热像仪或热成像仪就是将红外辐射转化为可视图像，从而描绘物体或场景的温度变化。用户可通过非接触测量的形式测得目标物的温度，用于数据采集、分析和生成报告。使用红外热像仪进行数据查看、记录、分析和生成报告的过程称之为热成像技术。

单对以太网（OPEN）联盟（OA）特别兴趣小组（SIG）成立于2011年，现已有300多位成员，包括OEM、供应商和技术提供商。OA不仅指导了开发面向汽车的以太网标准的修订，而且还制定了面向PHY的合规性测试规范，用于确保来自各供应商的不同元件的阈值功能和性能，从而实现汽车业所需的必要系统集成可靠性和简便性。OA制定的PHY合规性测试规范包含三个主要方面：EMC/EMI性能、功能和IEEE标准电气合规性及不同厂商的PHY之间的互操作性。
如何可靠地校准这些校准器，保证可靠地量值溯源性，是一项技术性很强的工作。目前国内各有些校准实验室在校准这些校准器的工作中，还存在一些问题。有时候，其校准不确定度并不能满足技术要求。本文对这些问题做了分析，并提出了解决方法。存在的问题校准仪器时，有一个基本的要求，就是要求被校仪器的不确定度远大于校准标准的不确定度。它们之间的比率称为不确定度比率TUR。一般要求TUR至少大于4:1或者3:1。达到要求，可以开展校准或；达不到要求，只能进行仪器间的比对测量。


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烟雾传感器利用烟雾敏感元件受烟雾(主要是可燃颗粒)浓度影响阻值变化的原理向主机发送烟雾浓度相应的模拟信号。烟雾传感器主要有离子式烟雾传感器、光电式烟雾传感器和气敏式烟雾传感器。其中，离子探测器由不带电的粒子经电离后形成带电的粒子(离子)，故称之为离子式烟雾探测器，适用于开放性火灾的探测；光电式烟雾传感器的探测腔设置了光学传感器(发射光源和光电接收器)，烟雾进入探测腔会阻挡光的发射而产生散射，光电接收器会接收到由于光的散射而产生变化的信号，继而产生电流信号的改变。

随着供电系统地埋电缆的大范围应用，为满足电力检修面对各类电力电缆故障的测试，电缆路径、电缆埋设深度的寻测和电缆档案资料的日常维护管理，运用嵌入式计算机平台系统、*的DSP硬件采样技术和的低压脉冲法、冲闪电流法、直闪电流法开发研制出DP-DL200电缆故障测试仪，极为便利的解决了电力电缆 的各种故障及定点寻测。
主器件为时钟提供者，可发起读从器件或写从器件操作。这时主器件将与一个从器件进行对话。当总线上存在多个从器件时，要发起一次传输，主器件将把该从器件选择线拉低，然后分别通过MOSI和MISO线启动数据发送或接收。SPI时钟速度很快，范围可从几兆赫兹到几十兆赫兹，且没有系统开销。SPI在系统管理方面的缺点是缺乏流控机制，无论主器件还是从器件均不对消息进行确认，主器件无法知道从器件是否繁忙。必须设计聪明的软件机制来处理确认问题。

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