摘要：某室内磁悬浮三线轨道公交车采用超宽带(ultra-wideband,UWB)定位,为满足其定位需求,设计了一种室内轨道公交车UWB定位系统,研究了一种神经网络定位算法。该系统采用时分多址和码分多址技术,为多个车辆提供定位服务。神经网络定位算法以UWB测距值作为输入,定位误差作为输出,校正最小二乘法的位置误差。搭建了UWB定位试验系统,结果表明:标签与基站完成组网后,神经网络定位算法的平均定位误差为47.09 mm,均方根误差为30.50 mm,最大误差为152.64 mm,该系统提供了高精度的位置服务。

摘要：旅游产业与科技创新之间存在相互依赖、相辅相成的耦合关系,文章构建了旅游产业和科技创新两个系统的耦合协调发展评价指标体系,并以皖江城市带8个核心城市为研究区域,运用熵权法、耦合协调模型,基于2012—2021年数据,对两大系统的综合发展水平和耦合协调发展时空特征进行研究。结果表明:研究期内,皖江城市带科技创新发展水平呈持续增长之势,旅游产业发展水平在快速持续增长后出现较大波动,受新冠疫情影响,从2020年起落后于科技创新发展水平;两个系统的耦合协调发展指数呈稳步上升趋势,8个城市的耦合协调度空间差异较大,两者在时间截面上都整体呈现出“双核>两翼>一轴”的空间特征。

摘要：为了提高车辆人机交互的便捷性与安全性,促进车辆交互系统的智能化,设计研发了一套基于SSDLite-MobileNetV2算法的离线手势识别智能交互系统。该系统利用深度学习方法,通过摄像头实时采集用户交互图像,利用轻量化目标检测算法实现手势类别及位置信息输出,上位机程序通过识别模型输出信息完成车辆不同功能的控制。仿真结果表明:该交互系统交互自然、便捷高效,对多种手势的识别精度达99%以上,提高了人机交互的效率,应用前景广阔,同时,该方案还可移植至工业控制、智能家居等领域,具有一定的推广应用价值。

摘要：农业灌溉,需通过沿渠节制闸进行流量调节,掌握渠道中非恒定流的动态变化过程,具有十分重要的社会价值和应用意义。基于特征线法离散圣维南方程,模拟引汤灌区部分渠系在闸门调控下的非恒定流过渡过程,并与Mike11软件模拟结果进行对比,表明所建模型具有一定的可靠性。此外,在模拟结果基础上,进行了简单的闸门运行设计,根据闸下出流理论建立闸门开度调控模型,模拟结果表明在流量线性变化的条件下闸门开度也为线性变化,针对多级闸门同步与逐级调节情况下渠道中的非恒定流过程进行模拟,总结了两种方式的优缺点。

摘要：本文拟着重探讨如何运用教育学科知识,全面提高德育效果.

摘要：在设计日益重要的今天,面对已经成形的欧美、日韩等的LOGO设计图式,建立中国式设计势在必行。文人画是中国绘画中的精髓,它对中国视觉艺术产生了重要影响,对当前的LOGO设计必然也有借鉴作用。

摘要：南京科巷片区曾经是一种合理、宜居的城市公共空间形态,然而随着外部社会环境条件的变化尤其是2020年新型冠状病毒肺炎疫情的冲击,使得科巷产生许多问题与矛盾,并在特殊时期产生了健康管理风险。选取南京科巷片区6条街巷空间为研究对象,从街巷空间体系、文化体系以及使用人群3个角度进行调研分析,梳理现状存在的问题,从健康生活的视角提出科巷改造的城市微更新设计策略:1)街巷空间的集约化利用;2)街道家具延续街巷文化;3)构建智慧生态化健康生活体系。

摘要：设计者在电脑上做出的设计，最终以印刷品的形式表现出来时，却常不如人意，反映在色彩的偏差、图形的缺失等等问题，大部分问题的产生都是由于设计者没有掌握印刷工艺的基本知识所导致。针对设计人员必须掌握的几点印刷基本知识进行介绍，有利于我们了解印刷工艺对平面设计的重要性和必要性。

摘要：液位传感器应用广泛,实现液位传感器信号的模拟有利于液位传感器信号采集电路的设计。文章提出了一种由运算放大器构建的有源可调电容。通过控制电荷放电过程,对液位传感器的输出特性进行模拟。设计了调理电路,并对两种常规的电容测量方法中的被测电容进行模拟,理论分析了该方案的可行性。在针对20 pF~300 pF可调电容的模拟试验中,模拟精度达到0.2 pF,步长0.04 pF。其精度高于常规无源可调电容,具有一定的工程应用前景。

摘要：提出了一种基于神经网络与自调节卡尔曼滤波的超宽带(UWB)定位算法,以改善目前某三线自动驾驶轨道交通系统车辆定位精度不够高的现状。使用UWB标签和基站采集大量标签与各个基站的距离信息及对应标签的实际位置训练神经网络。在实时定位阶段,标签与各个基站的距离信息经网络发送至集中控制中心的服务器,通过优化后的神经网络得出实时的UWB定位标签的位置,对实时得到的标签位置使用自调节卡尔曼滤波以进一步提高精度。根据实车运行情况设计了一组包含斜道、直道和弯道的UWB标签移动轨迹进行仿真,并搭建UWB定位系统,设计标签的行驶轨迹,对神经网络与自调节卡尔曼滤波结合的UWB定位算法进行实验验证。结果表明:神经网络与自调节卡尔曼滤波结合的定位算法最大定位误差为223.58 mm,平均定位误差为43.16 mm,定位误差均方根值为42.06 mm。提出的神经网络与自调节卡尔曼滤波结合的定位算法相较于三点定位算法、卡尔曼滤波算法和神经网络算法,具有精度高、实时性好及稳定性高的优点,能够满足目前该三线轨道交通的定位要求。