一、基于CL语言的连续及批量控制方案及其实现（论文文献综述）
李宗顺[1]（2021）在《iOS应用网络传输报文逆向分析技术的设计与实现》文中研究表明网络中传输的报文信息涉及到客户端与服务端的关键业务流程以及用户个人的关键信息,通常iOS开发者会采用诸如加密、散列和压缩等保护方式防止传输报文被轻易破译,但由于部分开发者对加密过程不够严谨,经过加密处理的传输报文也会存在相应的安全问题。因此,如何利用iOS逆向分析技术还原网络报文的加密逻辑,对于网络报文加密策略的安全分析和测试等领域有着重要价值。网络传输报文的生成逻辑在应用程序内部,单纯依赖网络流量无法准确地探测报文数据的加密流程。在此场景下,研究人员通常要根据应用生成的报文来定位关键函数位置,还原出报文的原始语义,并执行静态方法来分析细粒度的API序列,以准确理解传输报文的生成过程。但iOS作为闭源系统,其相关技术和研究尚未成熟。由于iOS系统存在延迟绑定和消息分发等动态机制,加之传输报文通常为密文等非规范数据形式,大大增加了研究者定位关键代码和逆向分析的难度。为了解决这些问题,本文提出了对iOS应用网络传输报文逆向分析的动态和静态逆向分析技术,论文的研究成果主要包含以下三个方面。（1）针对在iOS平台上无法准确定位密文等非规范数据的难点,本文提出了基于场景关键词匹配的动态模糊拦截方法。本文对传输报文生成的关键代码层次进行模糊匹配,并引入动态二进制插桩技术实现对其关键函数的定位和动态拦截。较传统的静态代码定位等方法,该方法减少了因传输报文加密处理和iOS动态特性而导致的关键代码定位不准确的问题,可以更加快速、准确地对报文生成位置进行追踪,实时监控iOS应用传输报文的加解密流程。（2）针对iOS平台上的消息机制和动态特性给传输报文的细粒度分析带来的挑战,本文提出了基于类层次扩展的报文生成序列提取方法。本文通过模拟动态绑定和重建类层次信息对API执行序列进行解析,在此基础上进一步通过类型推断和标记回溯对对象类型进行推断,解析出传输报文生成过程中对象动态类型和函数执行轨迹。该方法有效地弥补了因iOS静态分析中无法解析动态特性而导致的无法准确细粒度提取报文生成逻辑的缺陷。（3）设计并实现了 iOS应用网络传输报文逆向分析系统,该系统通过动态模糊拦截方法实现对报文生成关键函数的代码定位和动态拦截,并基于类层次重建和类型推断机制提取其内部的API序列。最后实验验证了该系统的准确性和有效性,同时实验对iOS应用传输报文生成过程中存在的不安全加密算法和策略等安全问题等进行了检测。
陆元超[2]（2021）在《农业物联网中低功耗传感器的新型供能器件的研究和制备》文中指出为了推进与完善我国的农业现代化,农业物联网被列为现代农业的核心发展方向之一。农业物联网是一种基于对农作物环境、生理参数进行感知监测、传输与分析,得出调控命令并执行以实现农田精细化、智能化、自动化管理的技术,包括农田参数感知监测层（传感器）、农田参数信号传输层（信号传输器件）以及系统应用层（系统决策与执行器）。其中,对环境、生理参数进行感知监测的各类传感器是农业物联网的基础。在农业物联网中,为保证传感器的正常工作,需要大量供能器件包括电池与电路。这些供能器件能否稳定运行将影响农业物联网的可靠性与稳定性。随着低功耗传感器的发展、能源危机的临近、绿色发展理念的逐渐深入以及生态文明建设的不断推进,人们对农业物联网中低功耗传感器的供能器件提出了新的要求,包括:小型化与集成化、低能耗（低化石能源消耗）、绿色等。此外,为了获取更多类型的农作物生理参数,人们对非规则结构处（如植物茎干、叶片表面等）低功耗传感器的供能需求逐渐上升。然而,传统供能器件难以满足上述要求。因此,本论文将以农业物联网中低功耗传感器的新型供能器件作为研究目标,对新型储能器件与新型能量收集转换器件进行研制,以满足柔性、小型化与集成化、低能耗、绿色等需求。本研究主要研究内容与研究结果如下所示:（1）基于PEDOT:PSS的柔性复合储能电极的研制本研究研制了一种基于PEDOT:PSS的柔性复合储能电极以满足农业物联网对非规则结构处低功耗传感器的供能需求。该柔性复合储能电极由柔性、高导电性、高电容性能的PEDOT:PSS与高稳定性、低导电性的2H MoS2纳米片复合而成。结果表明:在电极制备与浓硫酸后处理过程中,MoS2纳米片的晶体结构基本保持不变,复合电极中PSS链含量大幅降低;当2H MoS2纳米片/PEDOT:PSS质量比为10%时,2H-P-H-10复合电极具有最高电容性能,为89 F g-1@0.1 A g-1,说明该复合电极具有高的电容性能;在低质量比（2H MoS2纳米片/PEDOT:PSS≤10%）时,1T和2H MoS2纳米片复合电极电容性能基本相同;而在高质量比（20%-40%）下,1T MoS2纳米片复合电极电容性能高于2H MoS2纳米片复合电极,说明2H MoS2纳米片电容性能的主要影响因素是复合电极的导电性;经4000次恒电流充放电（GCD）循环,2H-P-H-10复合电极的电容保留率达到98%,说明该复合电极具有长使用寿命和高稳定性;最后,基于2H-P-H-10复合电极制备出三明治型超级电容器,分别置于植物叶片、茎干表面,并实现对低功耗LED的持续供能。综上,2H-P-H-10复合电极是一种柔性、高性能的储能电极,在农业物联网中非规则结构处低功耗传感器的供能上具有较大应用前景。（2）基于石墨烯的柔性小型化储能器件的研制为了在（1）的基础上进一步提升储能器件的小型化、集成化程度以便批量生产,本研究研制了一种柔性、高性能、非对称的平面叉指微型超级电容器（Micro-supercapacitor,MSC）。FGO-FrGO MSC由电化学剥离得到的表面功能化氧化石墨烯（Functional graphene oxide,FGO）纳米片与化学还原得到的表面功能化还原氧化石墨烯（Functional reduced graphene oxide,FrGO）纳米片复合而成。结果表明:FGO与FrGO纳米片表面含有丰富的官能团,且两种纳米片表面官能团存在差异;在弯曲、扭曲下,FGO-FrGO MSC表现出良好柔性;FGO-FrGO MSC最大面积比电容为7.3 m F cm-2@5 m V s-1,说明FGO-FrGO MSC具有高电容性能;经5000次GCD循环,FGO-FrGO MSC的电容保留率为100%,说明FGO-FrGO MSC具有长的使用寿命与优良的循环稳定性;最后,制备出“三串三并”MSCs置于植物叶片表面,对农业物联网中的低功耗温湿度传感器进行持续供能。综上,FGO-FrGO MSC是一种柔性、高性能、小型化的储能器件,具有极大前景被用作农业物联网中与低功耗传感器进行集成的小型化供能器件。（3）雨水能量收集转换的滤纸基水驱动纳米发电机的研制（1）（2）中研制的储能器件,难以解决农业物联网对化石能源高消耗的问题。为了收集转换雨水能量,以满足农业物联网中低功耗传感器的低能耗要求,本研究研制了一种滤纸基纳米发电机（Filter paper-based nanogenerator,FPNG）对雨水能量进行收集转换。结果表明:滤纸与改性MWCNTs墨水浆料的表面Zeta电位分别为-25 m V与-54.7 m V,均为负电位,说明滤纸上阴离子可通过静电吸附作用与雨水中阳离子构建出双电层且改性MWCNTs墨水浆料涂布在滤纸表面将增强滤纸对雨水中阳离子的吸附能力;将1 m M Na Cl溶液以20 m L h-1注射速度逐滴滴落到放置角度为75°的定量中速滤纸FPNG表面,FPNG将产生最大流电压,所产生的流电压、流电流与功率分别为每滴2.09±0.121 m V、4.75±0.0725 n A和9.91±1.39 p W;使用FPNG对雨水能量进行收集转换,得到的流电压、流电流与功率分别为每滴0.698±0.0056 m V、3.3±0.55 n A3和2.4±0.65 p W;最后,置于植物叶片表面的FPNG可以实现对雨水能量的收集转换和对不同雨量具有不同流电压响应。综上,本研究验证了滤纸基纳米发电机对雨水能量收集转换的可行性。所制备的FPNG可以为农业物联网的低功耗传感器提供一种基于雨水能量收集转换的供能器件。（4）普鲁兰多糖复合膜摩擦纳米发电机（TENG）的研制为了在（3）的基础上降低农业物联网对低功耗传感器进行供能而产生的环境影响,以及探究天然生物高分子材料在能量收集转换器件上的应用,本研究研制了一种普鲁兰多糖复合膜TENG。该膜的制备方法简单、绿色。结果表明:普鲁兰多糖复合膜是透明的且具有柔性;当添加牛血清白蛋白（BSA）、羧甲基纤维素（CMC）与丙三醇（GLA）后,普鲁兰多糖复合膜的拉伸性能得到了明显提升;掺杂添加剂后,普鲁兰多糖复合膜TENG的电学性能得到显着提升,其中,无添加的普鲁兰多糖膜（P-P）TENG的开路电压最低,为43 V;而Na F掺杂的普鲁兰多糖复合膜（F-P）TENG的开路电压最高,为79 V;当负载电阻约为7 MΩ时,P-P TENG具有最大输出功率密度,为41.7 m W m-2;在1000 s长时间循环测试中,P-P TENG的开路电压基本保持不变;在5次循环利用中,P-P TENG的开路电压基本相同;利用P-P TENG成功点亮了29个LED串联阵列以及基于F-P TENG实现了对人手部弯曲动作的感知监测;最后,置于植物叶片表面的P-P TENG成功收集转换了风吹动叶片产生的机械能,并将P-P TENG收集转换的能量用于对（2）中所研制的“三串三并”MSCs充电,从而实现对植物附近低功耗温湿度传感器的持续供能。综上,该柔性、高性能、可循环利用、绿色的普鲁兰多糖复合膜TENG实现了对农业物联网中绿色能量（农业系统中无序微小的机械能）的收集转换,为农业物联网中低功耗传感器提供一种绿色供能器件。
钟晓东[3]（2021）在《量子密钥分发专用数据处理芯片关键技术研究》文中研究说明量子密钥分发（Quantum Key Distribution,QKD）技术是一种原理上绝对安全的密钥分发技术,其是量子力学和密码学相结合的产物,在保密通讯领域有着广泛的应用前景。QKD凭借其独有的安全性优势,有望成为未来保密通讯的最佳方案。我国在QKD领域耕耘多年,已经走在了世界的前列。“墨子号”科学试验卫星一系列实验的圆满成功,量子保密通信“京沪干线”的建成,标志着我国天地一体化的量子密钥分发网络已经初步建成。未来,我国将建设覆盖范围更广、性能更优的QKD网络。QKD技术的发展趋势是技术的民用化、组网的全球化和设备的小型化。设备的小型化是QKD网络大规模建设和应用的重要基础,而设备小型化的关键是QKD关键部件的芯片化。论文针对QKD系统中的数据处理子系统的集成化进行研究,提出基于ASIC（Application-Specific Integrated Circuit,ASIC）技术设计一款 QKD 专用数据处理芯片（称为QKDSOC芯片）,以替代原有QKD设备中的数据处理子系统,实现数据处理子系统的集成化。QKD专用数据处理芯片集成了光源编码、探测器控制、QKD数据后处理、密钥分发、网络协商、流程控制等多种功能,将为QKD设备的集成化、低功耗化和低成本化奠定重要的基础。更为重要的是,该款芯片是我国首款面向QKD领域的数据处理芯片,且具有完全的自主知识产权,对于我国在QKD领域实现技术自主化具有重要意义。QKDSOC芯片的设计目标是用ASIC芯片替代原有QKD设备内的数据处理子系统,协调光源子系统和探测器子系统,实现量子密钥生成的功能。QKDSOC芯片实现了以下几方面的功能。首先是光源子系统的管理。芯片为光源子系统提供驱动编码信息,驱动其产生特定的光脉冲信号,并对光源子系统的运行状态进行监控和管理。其次是探测器子系统的管理。芯片对探测器子系统的运行状态进行监控和管理,并从探测器子系统获取探测到的光子的原始信息。最后是密钥生成流程的管理。密钥生成流程包括和密钥管理设备之间的协商、设备的校准、光源编码信息的生成、探测器数据的获取与预处理、数据的后处理、密钥网络协商、密钥上传等。QKDSOC芯片采用“处理器+协处理器”架构,使用CPU（Central Processing Unit,CPU）及其子系统实现QKD任务的调度和流程的管理,使用QKD协处理器实现高速QKD数据的后处理,使用TOE（TCP/IP Offload Engine,TOE）网络卸载引擎实现密钥的网络协商功能。测试结果表明,QKDSOC芯片达到了设计预期的目标,其数据处理能力支持100kbps速率的密钥生成。本论文的创新点主要体现在以下几个方面:（1）QKDSOC芯片是我国首款面向QKD领域的数据处理芯片,具有自主知识产权。其基于现有的成熟QKD架构设计,首次在系统级层面实现了 QKD系统的集成化、低功耗化。（2）实现了基于TOE技术的网络协商方案。这是首次将TOE技术引入QKD领域。对于提高QKD网络协商的速度、稳定性、安全性具有重要意义。（3）实现了基于协处理器的密钥数据后处理方案。该协处理器集成了 QKD所需的所有数据后处理算法,包括基矢比对、信息融合、纠错、隐私放大、密钥分发、身份认证等。这对于提高密钥处理的速度和安全性具有重要意义。
吴雅昆[4]（2021）在《语义视觉SLAM系统硬件加速平台的研究》文中指出语义视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping,同时定位和建图）对于智能移动机器人实现自然交互和特定任务具有重要意义。目前,语义视觉SLAM的研究主要集中在算法层次用深度学习方法替换部分功能模块,缺乏对系统硬件实现和实际应用的考虑。同时深度学习技术的引入需要GPU（Graphics Processing Unit,图形处理器）进行数据处理,这会给系统造成功耗高、体积大等问题。因此,需要更高效的计算架构和硬件平台来提高整体处理能效。考虑到FPGA（Field Programmable Gate Array,现场可编程逻辑门阵列）移植性强、高度并行等特点,论文提出基于以FPGA为计算核心的HERO平台（Heterogeneous Extensible Robot Open Platform,异构可扩展机器人平台）实现语义视觉SLAM系统的设计方案。该方案以典型语义视觉SLAM系统——DSSLAM（Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environment,面向动态环境的语义视觉SLAM）为例,从语义分割网络的优化加速、系统集成、机器人部署进行相关研究,主要工作和创新点如下:（1）根据室内应用场景和FPGA硬件实现的需求,对DS-SLAM系统中语义分割线程的Seg Net网络进行优化。针对不同物体类别对Seg Net网络进行训练,得到适合系统的网络模型;通过批量归一化层和卷积层的合并,减少了前项推理的计算量;利用8bits线性量化的方法有效减少了网络参数量,GA（Global Accuracy,全局精度）、CA（Class Accuracy,类精度）、MIo U（Mean Intersection over Union,平均交并比）分别仅降低了0.817%、1.102%、1.56%。（2）在已有的语义分割网络硬件加速架构基础上,完成DS-SLAM系统中Seg Net网络的硬件实现。通过对并行化处理、流水线结构、内核执行和数据访存等方面的研究,提高系统的处理速度。在FPGA开发平台上实现了相较于传统CPU平台41倍能效的提升。（3）基于HERO平台设计了DS-SLAM系统集成方案,实现移动机器人Turtlebot2的部署和语义八叉树地图的创建。在数据集和实验室楼道场景的实验表明,该方案在保证DS-SLAM系统定位精度的基础上,能效方面相对于传统计算架构提高了50%。通过本文对语义视觉SLAM系统硬件加速技术的研究,系统摆脱了对高功耗计算平台的依赖,为移动机器人的定位和建图提供了高能效的解决方案。
黄柯予[5]（2021）在《变压器绕组介损试验数据分析系统的设计与实现》文中研究表明随着电力行业的不断发展,电网容量的增加,变压器的配置数量日益增多。变压器作为输变电系统中的最重要的设备,其运行的安全可靠性对于电力系统及用户来说至关重要。一旦变压器在运行期间出现严重缺陷而损坏,不仅会产生高昂的维修或更换费用,还会造成电网稳定性下降甚至部分区域停电等严重后果,造成较大的经济损失,因此判断变压器电气性能状况并以此对变压器运行状态进行评估将会对电力行业起到非常关键的作用,其中变压器绕组介质损耗因数试验是变压器出厂、交接、例行和诊断性试验中最为常见且重要的试验。目前对于变压器介损试验数据分析方法主要是通过当次试验数据与历史试验数据及出厂试验数据的变化值来进行比对分析,无法有效地检验出局部电气绝缘性能的降低,无法对设备缺陷发展趋势进行预测。本文研究了一套对试验数据分析预测的方案,使用神经网络建立一个可以对试验数据进行预测的模型,通过输入当次试验数据和上次试验地历史数据,对下次试验数据进行预测并判断下次试验时设备状态,通过对试验数据的多次预测得到试验数据的变化趋势,利用数据变化趋势可以更加全面地对设备缺陷进行分析,并提出具有针对性的检修策略,及时开展设备大修,确保设备在运行中不发生绝缘故障。为了实现对试验数据的预测,本文收集了大量变压器的历史试验数据,以前两次试验数据作为输入组,第三次试验数据作为输出组,采用了BP神经网络,利用其对非线性数据较强的处理能力,完成了对试验数据变化趋势的仿真,最终成功实现了对变压器绕组介损试验数据的预测,该神经网络模型的仿真计算值基本与实际测量值吻合,试验误差控制在2%以内,在以后的研究工作中可以应用于试验数据分析预测,并可以进一步在本文基础上建模,实现对其他试验数据的预测。本文设计开发使用了MATLAB软件,经过测试,该软件实现了单组试验数据预测、多组试验数据批量导入预测、预测数据导出、单组试验数据变化趋势图绘制、变压器故障点预警等功能。
任忠效[6]（2020）在《基于BIM的山岭隧道施工许可评价研究》文中提出近些年,随着我国社会经济的高速发展,在基础设施领域的投资不断加大,隧道工程领域也得到了快速的发展。隧道多建于山岭之中,呈线性分布,且深埋地下,隐蔽性比较强,勘测设计阶段难以通过有限的钻孔精确揭示隧道地质条件。同时,隧道施工的孕险环境和致灾因子复杂多变,潜在的风险因素多;现有的施工许可评价工作也处于探索阶段,其结果准确性相对较低,可靠性较差,难以满足施工安全的需求;再加上受各种主客观因素制约,隧道施工过程中的地质超前预报成果也未能有效的指导隧道施工,导致隧道施工过程中坍塌、突泥、涌水等灾害事故频发。因此,需要探索出一条基于BIM和实时超前地质预报的隧道施工许可机制,以便实现高效、实时、动态的风险调控和预警。针对上述问题,本文以文笔山隧道实际工程为例,开展隧道施工信息化与施工许可机制方面的相关研究。首先,基于传统二维图纸和相关文字报告,建立了隧道结构及其地质条件的三维BIM宏观、粗略模型;然后,在隧道开挖过程中,基于隧道超前地质预报成果,将典型结构面、断层、地质构造等信息引入到前述宏观、粗略地质BIM模型中,实现地质模型的实时动态更新、修正和精细化建模;最后,基于精细地质模型和拟采用的隧道施工工法、开挖工艺、支护参数等因子,开展了隧道施工许可定量评价工作,评价精细地质条件下,掌子面前方采用拟定施工方案隧道发生事故的可能性,安全是否有保障,并且根据评价结果实现对拟定施工方案的动态调整。通过上述的宏观建模—超前地质预报—精细化修正建模—拟定方案的评价—动态调整,为隧道的施工许可评价提供切实可行的方法,并以实际案例验证了方法的可行性。其研究成果可以适用于一般山岭隧道工程,具有一定的借鉴意义。
薛梅婷[7]（2020）在《基于FPGA异构平台的关系型数据库加速技术研究》文中指出数据库是管理信息社会的重要工具。在“大数据”时代,临床医疗、公共卫生、医药研发、健康网络与媒体等行业均会产生大量在线数据。因而数据库系统面临着数据量庞大、数据结构多样以及数据处理实时化的要求,上述要求对依托于冯·诺依曼体系架构的同构计算模式提出了挑战。为了打破同构计算模式处理能力和数据增长速度之间的壁垒,以新一代高性能计算芯片为核心的异构并行计算体系架构开始得到人们的重视,以实现更高的性能。现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array,FPGA）作为一种可编程芯片,在流水线并行计算、响应延时等方面优于通用处理器。于是FPGA与CPU协同的异构加速架构开始在数据库领域中得到应用,基于FPGA的关系型数据库加速成为一个很有价值的研究方向。对关系型数据库的操作是通过结构化查询语言（structured query language,SQL）进行的。排序和连接操作是数据库领域中被频繁使用且非常耗时的两个操作,二者作为典型的计算与数据密集型操作,一直是数据库加速领域的重点研究对象。因此,本文以排序和连接操作为切入点,提出了基于FPGA的加速实现方法,并进一步提出了面向不同关系型数据库的异构加速系统架构。本文的研究内容如下:（1）以排序操作为核心的硬件加速器:在数据库中,诸如聚合、排序合并连接算法的实现都与排序密切相关,同时数据库多位宽数据类型的特点对排序算法的硬件实现提出了新的要求。因此,本文提出了一种排序操作硬件实现方法,以解决当前数据库多数据类型流水线执行的问题,并基于该方法给出了三种适用于不同情况的执行模型。该硬件排序方法支持连续、不同数据宽度的数据序列,符合数据库多数据类型的特征。除此之外,本文还实现了一种等值连接结构和选择过滤结构,在所提排序结构的配合下,该加速器可实现如排序、排序合并连接、选择过滤等数据库操作。（2）面向哈希连接算法的硬件加速:哈希连接算法是数据库中应用最广泛的连接算法之一。哈希连接算法硬件实现的性能深受哈希冲突解决方式和哈希表流水线访问方式的影响。基于这两个优化方向,本文给出了两种哈希连接硬件实现方法。对于连接属性不唯一的应用场景,提出了使用布谷鸟哈希算法加链表法的策略以解决哈希冲突,同时减少内存访问次数和提升哈希连接效率;对于连接属性唯一的应用场景,则提出了哈希表加内容寻址寄存器的方法以解决哈希冲突,同时完成了一种适用于该方法的串并行流水线策略,进一步提升连接效率。（3）数据库异构加速系统架构:在不同的应用场景中,多种异构技术各具优势。基于异构平台设计数据库加速方案时,在保证可扩展性与灵活性之余,需尽可能降低数据分析与用户间的通讯延时,同时提高数据处理速度。因此,本文提出了一种基于FPGA的数据库通用加速系统架构。该架构在硬件层面对不同的数据操作提出了针对性的优化方法,同时为不同的数据库软件提供了统一的调用接口,保证了与数据库软件的松耦合,适用范围更广。最后,在标准测试数据集上的多项实验证明了架构的有效性,与传统数据库软件相比达到了最高16倍的性能提升。
曹庆朋[8]（2020）在《体表汗液多参数电化学传感器及穿戴式检测装置的研制》文中研究表明汗液是由汗腺分泌的液体,包含丰富的电解质和代谢分子,在疾病诊断与健康监测领域具有巨大的潜力。与其它体液（如尿液、血液、唾液等）相比,汗液具有易获取、适合无创检测等优点,逐渐成为诊断领域的重要样本。体表汗液原位分析技术是目前汗液分析的主要技术之一。其不仅能够避免频繁的样本收集,而且可以实现对汗液中代谢物的连续监测,获取更多的生理信息。近几年,体表汗液原位分析检测的研究越来越多,然而该领域仍然存在一些技术上的问题和挑战。例如,在连续的体表原位检测时,旧汗液无法及时排离传感器,就会造成汗液在传感器表面的堆积,形成新旧汗液的混合液,影响检测的准确性。此外,在对汗液中包含的离子进行检测时,传统的离子传感器由于体积较大、工艺复杂,而无法集成到穿戴式设备中,阻碍了汗液原位检测的发展。进一步地,实现生物传感器和穿戴式设备的集成是体表汗液原位分析发展的关键。而开发具备电化学检测功能的穿戴式设备,不仅有助于推动汗液生理健康研究的发展,还能加快体表汗液原位分析技术迈向商业化的步伐。基于此,本论文以体表汗液原位检测为研究对象,以解决该领域存在的问题为目的展开深入研究。首先,针对汗液堆积和蒸发问题,制备了低成本、工艺简单的三维纸基微流体器件,用于检测过程中的汗液收集和导流,避免长时间连续汗液检测引起的汗液堆积和新旧汗液混合问题。其次,为解决传统离子选择性电极体积大、加工工艺复杂等问题,制备了全固态离子选择性电极用于体表汗液原位检测;进一步地,研制了智能腕表电化学检测平台,将其与三维微流体器件和全固态离子传感器结合用于体表汗液的原位离子检测研究。最后,在此基础上,提出了基于柔性印刷电路板为基底的穿戴式多参数汗液检测系统,实现多参数同步实时汗液检测。本文的主要研究工作和创新点具体如下:（1）首先为解决体表汗液检测过程中存在的汗液堆积和新旧汗液混合的问题,本文研制了基于丝网印刷技术的三维纸基微流体器件（3D-PMD）。利用滤纸本身的毛细虹吸效应,本文合理化设计滤纸的三维结构,采用蜡丝网印刷的方法在亲水性滤纸表面修饰疏水层,并以裁剪、折叠的方法制备出三维沟道,实现汗液的横向和纵向流通。研究过程中,为降低3D-PMD的样本量消耗以及满足不同传感器尺寸的需求,对该结构进行了优化研究,并首次将其应用到体表汗液原位检测中。3D-PMD不仅解决了汗液堆积等问题,同时能够将传感器与皮肤隔离开,降低了传感器被污染的风险,具有较大的研究价值。（2）其次,本文还通过Layer-by-Layer的方式在丝网印刷碳电极表面修饰敏感层,制备了葡萄糖电化学传感器。该传感器具有较宽的检测范围（5μM～1900μM）,覆盖了汗液中葡萄糖的生理范围。本文将3D-PMD与葡萄糖传感器集成,实现运动场景下体表汗液葡萄糖的原位检测。结果表明,集成后的汗液葡萄糖检测设备能够成功获取体表汗液中葡萄糖的动态变化曲线,可进一步用于葡萄糖生理代谢的分析、研究。该集成设备具有成本低、制备工艺简单、可抛弃的优点,在体表汗液原位分析领域具有较好的应用前景。（3）用于体表汗液中离子水平分析的全固态离子选择性传感器的制备研究。本文利用丝网印刷技术在柔性PET基底上制备电极,通过在电极表面修饰离子选择性膜制备全固态Na+、K+选择性传感器,并对所制备传感器的重要参数进行了表征。结果表明,所制备的Na+和K+选择性电极:具有较宽的检测范围（Na+:8 m M～128 m M;K+:1 m M～32 m M）、较好的选择性和重复性、较高的一致性（RSD<3.5%）、长达5.5个小时的连续稳定检测时间以及长达14天的储存时间。本文制备的全固态离子选择性传感器具有柔性可弯曲、成本低、可批量化生产、可抛弃等优点,可作为具有良好应用前景的体表汗液离子检测的技术方案。（4）进一步地,为推进体表汗液分析技术的未来发展,本文研制了具备离子检测功能的智能腕表系统。智能腕表电路系统主要实现了双通道离子检测、电源管理以及LCD显示等功能,其中离子检测系统由开路电势检测电路实现。将所开发的智能腕表、离子选择性传感器、三维纸基微流体器件集成在一起,用于体表汗液中Na+和K+的实时监测,最后设计在体测试实验,实现了运动场景下的汗液离子动态检测。本文研制的智能腕表穿戴式设备具有功耗低、无线传输和实时显示等特点和功能,具有较大的实用价值。（5）基于柔性印刷电路板（FPCB）材料的传感器阵列和穿戴式检测电路的研制。本文以FPCB为柔性基底材料,利用丝网印刷技术制备了电极阵列,并通过修饰敏感材料制备了Na+、K+、p H和葡萄糖传感器。本文还设计了FPCB穿戴式检测电路,与传感器阵列连接,实现汗液中多参数的同步检测。同时,还开发了用于体表汗液检测数据接收的移动手机端应用程序,实现多个汗液标志物水平的实时显示。在此基础上,设计体表汗液多参数实时检测实验,验证该集成设备的实际应用能力。本文所开发的基于FPCB的传感器阵列和检测电路,不仅成功实现了运动场景下的体表汗液多参数同时检测,还具有成本低、可批量化生产等优点,并且该穿戴式设备适合佩戴于多个身体部位,具有良好的实际研究和应用价值。
王远大[9]（2020）在《机器人深度强化学习控制方法研究》文中提出强化学习是一种以试错机制与环境进行交互,通过最大化累计奖赏的方式来优化策略的机器学习方法,在解决无模型的控制和决策问题上具有很好的效果。近年来,随着深度学习的快速发展和计算能力的提升,研究人员将深度神经网络强大的特征提取和表示能力与强化学习的决策和控制能力相结合,提出了深度强化学习方法。这类算法给机器人控制领域的动力学建模、环境感知以及多机器人协同等难题带来了新的解决思路。基于深度强化学习的控制方法不需要事先建立被控机器人的精确数学模型,而是直接在与被控机器人的交互过程中对控制策略进行在线优化。通过训练深度神经网络,可以在高维的原始传感数据中提取关键信息并用于决策和控制,最终构成从原始传感数据到系统控制输入的端到端的机器人学习与控制方法。在多机器人协同问题上使用多智能体强化学习算法能够使多个机器人在相互通信和与外界环境交互中构建协同控制策略,从而合作完成任务。尽管基于强化学习的控制方法在理论上具有上述种种优势,但是在实际的机器人控制应用中则会面临各种问题。例如在学习过程中如何保证被控对象的安全稳定;如何根据任务需求设计合理的算法结构;如何在有限的通信资源下构建合作策略等等。本文在现有的深度强化学习算法基础上,面向移动机器人的运动控制、导航避障以及协同合作三方面的问题,结合实际应用场景展开研究,为基于深度强化学习的机器人控制问题提供了一定的理论指导和技术支撑。本文的主要贡献如下:（1）提出了一种带积分补偿的确定性策略梯度算法,解决了四旋翼无人机在精确动力学模型未知情况下的运动控制问题。针对四旋翼无人机欠驱动、非线性、不稳定的动态特性,以及精确运动学模型难以构建的问题,基于深度确定性策略梯度算法,使用深度神经网络构建从无人机状态参数到电机控制量之间的映射,并根据设计的奖励函数对网络参数进行更新。针对原始深度强化学习算法在控制应用中被控状态存在稳态误差问题,引入了积分补偿机制,并改进了训练算法,通过迭代学习最终可以获得精度更高的控制策略。另外,对于深度强化学习的控制方法在实际应用中的安全性问题,提出了一种两段式训练算法。通过离线阶段的训练得到鲁棒性较强的控制器,然后通过在线阶段在离线控制器的基础上对参数进行微调,进一步提高控制器的性能。在高精度四旋翼仿真环境中的实验结果表明提出的深度强化学习方法在没有四旋翼精确的动态模型的情况下,通过提出的学习算法能够获得动态性能良好且对各类干扰具有较强鲁棒性的运动控制器。（2）提出了一种模块化深度强化学习算法,解决了地面移动机器人在复杂未知环境下使用二维激光雷达躲避移动障碍物并前往指定位置的问题。现有的机器人避障和路径规划方法通常在已知环境下进行,而在未知或动态的环境下则存在较大难度。首先,基于深度Q-学习提出了一种避障控制方法。针对环境中移动物体的激光雷达信息特征提取问题,提出了一种新型的双流Q网络结构,将移动物体的运动信息融合到机器人的观测状态中,实现了机器人对动态环境更加全面的观测。然后,分别应对局部避障问题和全局导航问题,设计了独立的强化学习模块并进行预训练,通过引入动作调度机制,将预训练得到的导航和避障策略进行在线融合。模拟环境中的实验结果表明提出的导航和避障策略相比于常规的深度强化学习方法和传统的机器人控制方法在学习速率和导航避障效果方面均具有明显优势。（3）提出了一种基于多智能体强化学习的多机器人协同控制方法,解决了多个移动机器人对单个目标进行合作围捕的问题。在单个智能体深度强化学习算法的基础之上,引入了基于学习的通信机制和集中式训练-分布式执行的算法结构,使每个追捕机器人在与其队友和目标的交互过程中进行在线学习。该方法可以在外部环境信息和追逃双方动态信息均未知的情况下解决多追捕者合作追捕的问题。针对现有的多智能体强化学习算法中使用广播通信方式带来的通信和计算量大、实现成本高等问题,设计了简单的环形拓扑和主从式线形拓扑两种通信网络结构,并给出了相应的多智能体强化学习训练算法。实验结果表明了所提出的方法在更少的通信量和计算量的前提下,获得了比其他多种多智能体强化学习方法更好的围捕效果。（4）提出了一套用于无人机-无人艇协同海上侦察任务的图像处理和运动控制方法。首先给出了一种基于深度卷积神经网络和空间softmax的图像目标定位和角度估计算法,可以通过无人机航拍图像获取海上无人艇和侦察目标的位置和姿态。然后,针对海浪干扰下的无人艇控制问题,引入了基于双延迟深度确定性策略梯度的深度强化学习算法,通过模拟训练获得高效的控制策略,使得无人艇能够根据无人机提供的位置和姿态信息,快速接近海上目标并在其周围进行侦察。最后,针对无人机在风浪干扰下的自主着艇问题,在第一项研究内容提出的四旋翼无人机控制方法的基础上,提出了一套无人机安全着艇控制流程,使无人机在面临干扰和风险时能够及时脱离危险状态,保障着艇安全。通过无人机艇协同仿真平台上的测试,验证了提出了无人机艇协同侦察和自主着艇控制方法的有效性和安全性。
张怀勇[10]（2020）在《基于Spring Boot框架的车辆寄售后台系统的设计与实现》文中提出随着国民经济的迅速发展,国内汽车市场规模正在快速扩容,私家车的数量与日俱增,推动着二手车市场步入快速增长阶段。在飞速发展的信息化时代,计算机技术推动着整个汽车行业的信息化改造。而车辆寄售作为一种车辆销售的方式,也需要在其改造下变更原有业务模式,重构出全新信息化管理的销售模式。传统的车辆寄售业务模式不仅工作效率低下,而且还存在信息存储不完整,统计查询不便利等问题。通过搭建车辆寄售后台管理系统,不仅改变了传统的车辆寄售模式,提高了员工的办公效率,而且还推动了国内汽车行业的信息化建设。本次课题深入调研传统的车辆寄售业务,了解其原有销售模式,经过系统的设计分析,将基于B/S模式开发车辆寄售系统。车辆寄售系统将从车辆信息采集开始,对车辆进行审核、上架、办理寄售、审批寄售工单、签订寄售合同等环节实施控制管理,实现线上全程无纸化信息存储,保证流程标准化,解决员工在日常工作中遇到的问题。本文围绕车辆寄售系统的设计与实现,进行了如下工作:（1）研究本课题的国内外研究现状,同时学习搭建系统所应用到的开发技术与框架,其中包括Spring Boot框架、MVC设计模式、Hibernate框架、Redis缓存以及Kafka消息队列。（2）前期深入调研,在车辆寄售业务需求分析的基础上,对系统进行了整体架构设计、功能模块划分、数据库表设计和项目的详细设计。（3）基于前期的需求分析和项目的整体设计,着重实现车辆寄售系统的上架审核管理、车辆基础信息管理、车辆标签管理、车辆寄售工单管理、车辆寄售合同管理和车辆寄售城市管理六个模块的功能。（4）系统搭建完成后,对系统进行功能测试和性能测试,并对测试的结果进行分析,保证线上功能的正确性和稳定性。本文主要介绍了车辆寄售管理系统的研究目的和意义、涉及到的相关技术、系统的需求分析、概要设计、详细设计,以及功能具体实现等方面的内容。目前车辆寄售系统已经对部分城市开启了试点,上线后系统的运行情况良好,极大的提高了工作人员的办公效率,后续将会推广至全国。
二、基于CL语言的连续及批量控制方案及其实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于CL语言的连续及批量控制方案及其实现（论文提纲范文）
（1）iOS应用网络传输报文逆向分析技术的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关理论和技术 |
| 2.1 网络传输报文 |
| 2.2 信息加密算法 |
| 2.2.1 哈希算法 |
| 2.2.2 密码算法 |
| 2.2.3 密码学误用问题 |
| 2.3 静态反编译技术 |
| 2.3.1 Mach-O二进制文件格式 |
| 2.3.2 ARM64汇编指令 |
| 2.3.3 iOS Runtime动态机制 |
| 2.4 iOS动态Hook技术 |
| 2.5 动态二进制插桩技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 iOS应用网络传输报文逆向分析关键技术设计 |
| 3.1 基于场景关键词匹配的动态模糊拦截方法 |
| 3.1.1 代码定位难点分析 |
| 3.1.2 报文生成层次匹配 |
| 3.1.3 拦截方法实现 |
| 3.1.4 动态插桩 |
| 3.2 基于类层次扩展的报文生成API序列提取方法 |
| 3.2.1 相关难点 |
| 3.2.2 模拟动态绑定 |
| 3.2.3 重建类层次结构 |
| 3.2.4 类型推断 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 iOS应用网络传输报文逆向分析系统的实现 |
| 4.1 系统整体框架 |
| 4.2 动态分析模块 |
| 4.2.1 动态拦截子模块 |
| 4.2.2 报文匹配子模块 |
| 4.3 静态分析模块 |
| 4.3.1 类重建子模块 |
| 4.3.2 解析标记子模块 |
| 4.4 回溯模块 |
| 4.5 规则检测模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实验设计与结果分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 实验一: 可行性实验 |
| 5.2.1 实验设计 |
| 5.2.2 实验结果分析 |
| 5.3 实验二: 批量分析实验 |
| 5.3.1 实验设计 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（2）农业物联网中低功耗传感器的新型供能器件的研究和制备（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要英文缩略表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 对农业物联网中低功耗传感器的传统供能器件的改进与优化 |
| 1.2.1 硬件改进 |
| 1.2.2 控制优化 |
| 1.3 农业物联网中低功耗传感器的新型供能器件 |
| 1.3.1 新型储能器件 |
| 1.3.1.1 超级电容器 |
| 1.3.1.2 平面微型超级电容器 |
| 1.3.2 新型能量收集转换器件 |
| 1.3.2.1 雨水能量的收集转换器件 |
| 1.3.2.2 机械能的收集转换器件 |
| 1.4 研究目的、内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目的与内容 |
| 1.4.2 技术路线图 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 基于PEDOT:PSS的柔性储能电极的研制 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 聚吡咯(PPy) |
| 2.1.2 PEDOT:PSS |
| 2.2 基于PPy的储能电极的研究 |
| 2.2.1 实验与方法 |
| 2.2.1.1 材料与试剂 |
| 2.2.1.2 仪器设备 |
| 2.2.1.3 材料合成、电极制备与表征 |
| 2.2.2 结果与讨论 |
| 2.2.2.1 不同纳米结构PPy与MWCNTs复合电极的表征和电化学性能 |
| 2.2.2.2 不同碳纳米材料与c-PPy复合电极的表征和电化学性能 |
| 2.3 基于PEDOT:PSS的柔性储能电极的研究 |
| 2.3.1 实验与方法 |
| 2.3.1.1 材料与试剂 |
| 2.3.1.2 仪器设备 |
| 2.3.1.3 材料预处理、电极制备与表征 |
| 2.3.2 实验结果与讨论 |
| 2.3.2.1 柔性自支撑复合膜的表征 |
| 2.3.2.2 柔性自支撑复合膜的电化学性能 |
| 2.3.2.3 柔性三明治型超级电容器对农业物联网中低功耗LED供能 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于石墨烯的柔性小型化能量存储器件的研制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验与方法 |
| 3.2.1 材料与试剂 |
| 3.2.2 仪器设备 |
| 3.2.3 材料制备、电极制备与表征 |
| 3.2.3.1 表面功能化氧化石墨烯悬浮液的制备 |
| 3.2.3.2 表面功能化还原氧化石墨烯悬浮液的制备 |
| 3.2.3.3 柔性FGO、FrGO膜和叉指FGO-FrGO膜的制备 |
| 3.2.3.4 叉指FGO-FrGO MSC的制备 |
| 3.2.3.5 电极的电化学测试 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 FGO与FrGO纳米片悬浮液的表征 |
| 3.3.2 柔性FGO与FrGO膜的电化学性能 |
| 3.3.3 柔性平面叉指FGO-FrGO MSC的电化学性能 |
| 3.3.4 集成化FGO-FrGO MSC对农业物联网中低功耗温湿度传感器供能 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于滤纸的雨水能量收集转换器件的研制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验与方法 |
| 4.2.1 材料与试剂 |
| 4.2.2 仪器设备 |
| 4.2.3 改性浆料制备、FPNG制备与表征 |
| 4.2.3.1 改性MWCNTs墨水浆料的制备 |
| 4.2.3.2 滤纸基纳米发电机的制备 |
| 4.2.3.3 测量与表征 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 FPNG的表征 |
| 4.3.2 FPNG工作条件优化 |
| 4.3.3 FPNG输出功率及对雨水能量的收集转换 |
| 4.3.4 FPNG在植物叶片上对雨水能量的收集转换 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于普鲁兰多糖的能量收集转换器件的研制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验与方法 |
| 5.2.1 材料与试剂 |
| 5.2.2 仪器设备 |
| 5.2.3 复合膜与TENG的制备 |
| 5.2.3.1 普鲁兰多糖膜与普鲁兰多糖复合膜制备 |
| 5.2.3.2 普鲁兰多糖复合膜TENG的制备 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 普鲁兰多糖复合膜的表征 |
| 5.3.2 复合膜构建的TENG工作原理以及工作条件优化 |
| 5.3.3 普鲁兰多糖复合膜TENG的循环利用可行性 |
| 5.3.4 普鲁兰多糖复合膜TENG对机械能收集转换的应用示例 |
| 5.3.5 普鲁兰多糖复合膜TENG对农业物联网中低功耗温湿度传感器的供能 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作内容与结论 |
| 6.2 本研究的主要创新点 |
| 6.3 对未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（3）量子密钥分发专用数据处理芯片关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 量子密钥分发技术发展概述 |
| 1.1.1 量子密钥分发发展回顾 |
| 1.1.2 量子密钥分发网络建设 |
| 1.1.3 量子密钥分发发展趋势 |
| 1.2 量子密钥分发面临的挑战 |
| 1.2.1 单光子探测技术 |
| 1.2.2 量子中继 |
| 1.2.3 技术标准化 |
| 1.2.4 设备小型化 |
| 1.3 本论文内容 |
| 第2章 QKD系统集成化方案 |
| 2.1 40MHz-QKD设备 |
| 2.1.1 量子密钥分发流程 |
| 2.1.2 40MHz-QKD设备结构 |
| 2.1.3 数据处理子系统需求 |
| 2.1.4 40MHz-QKD设备面临的挑战 |
| 2.2 基于ASIC技术的QKD方案 |
| 2.2.1 系统架构 |
| 2.2.2 关键技术 |
| 2.2.3 可行性分析 |
| 第3章 QKD_SOC芯片设计 |
| 3.1 QKD_SOC芯片总体结构 |
| 3.1.1 设计指标 |
| 3.1.2 结构及功能划分 |
| 3.1.3 工作流程 |
| 3.2 光源编码 |
| 3.2.1 发光编码 |
| 3.2.2 存储控制 |
| 3.2.3 流量控制 |
| 3.3 探测器模型 |
| 3.4 探测器控制 |
| 3.5 QKD协处理器 |
| 3.5.1 QKD协处理器结构 |
| 3.5.2 基矢比对 |
| 3.5.3 密钥累积 |
| 3.5.4 密钥纠错 |
| 3.5.5 隐私放大 |
| 3.5.6 密钥下发 |
| 3.5.7 身份认证 |
| 3.5.8 存储空间分配 |
| 3.5.9 复分接 |
| 3.6 TCP/IP卸载引擎 |
| 3.6.1 TOE整体结构 |
| 3.6.2 MAC模块 |
| 3.6.3 ARP模块 |
| 3.6.4 IP模块 |
| 3.6.5 ICMP模块 |
| 3.6.6 UDP模块 |
| 3.6.7 TCP模块 |
| 3.7 CPU及其子系统 |
| 3.7.1 中央处理器 |
| 3.7.2 互联总线 |
| 3.7.3 低速外设 |
| 第4章 QKD_SOC验证 |
| 4.1 验证目标 |
| 4.2 TCP/IP卸载引擎验证 |
| 4.3 CPU子系统验证 |
| 4.4 QKD子系统验证 |
| 4.5 QKD业务验证 |
| 4.6 验证总结 |
| 第5章 芯片测试 |
| 5.1 QKD_SOC芯片 |
| 5.2 芯片测试大纲 |
| 5.3 测试板 |
| 5.3.1 测试板结构 |
| 5.3.2 核心板功能 |
| 5.4 芯片测试项目 |
| 5.4.1 系统启动测试 |
| 5.4.2 JTAG调试模式测试 |
| 5.4.3 CPU子系统测试 |
| 5.4.4 调试网口测试 |
| 5.4.5 密钥协商网口测试 |
| 5.4.6 QKD子系统测试 |
| 5.5 测试总结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（4）语义视觉SLAM系统硬件加速平台的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 视觉SLAM的研究现状 |
| 1.2.2 基于FPGA加速深度学习算法的研究现状 |
| 1.2.3 SLAM系统硬件实现的研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 2 相关技术的研究介绍 |
| 2.1 DS-SLAM系统的概述 |
| 2.1.1 DS-SLAM算法的介绍 |
| 2.1.2 DS-SLAM系统的耗时分析 |
| 2.1.3 SLAM系统的评价指标 |
| 2.1.4 语义八叉树地图 |
| 2.2 语义分割网络的概述 |
| 2.2.1 语义分割网络的基本结构 |
| 2.2.2 语义分割网络的评价指标 |
| 2.2.3 SegNet网络的介绍 |
| 2.3 OpenCL及 FPGA的开发 |
| 2.3.1 OpenCL的介绍 |
| 2.3.2 OpenCL的编程模型 |
| 2.3.3 基于OpenCL流程的FPGA的开发 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 语义分割网络SegNet的训练和压缩 |
| 3.1 语义分割网络SegNet的训练 |
| 3.1.1 Pascal数据集的介绍 |
| 3.1.2 网络训练及训练结果 |
| 3.2 语义分割网络SegNet的压缩 |
| 3.2.1 合并批量归一化层和卷积层 |
| 3.2.2 量化处理 |
| 3.2.3 实验结果 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 语义分割网络Seg Net的硬件加速 |
| 4.1 硬件加速器整体架构 |
| 4.2 硬件加速的优化策略 |
| 4.2.1 并行设计 |
| 4.2.2 流水线设计 |
| 4.2.3 池化索引的优化 |
| 4.2.4 内核执行和内存访问的优化 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统集成与机器人的部署 |
| 5.1 基于HERO平台的系统实现 |
| 5.1.1 HERO平台的介绍 |
| 5.1.2 系统整体方案 |
| 5.1.3 Softmax层的优化 |
| 5.2 Turtlebot2 移动机器人的部署 |
| 5.2.1 Kinect V2 相机标定 |
| 5.2.2 基于ROS的 Turtlebot2 机器人平台配置 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 TUM数据集的测试 |
| 5.3.2 实验室楼道的系统验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（5）变压器绕组介损试验数据分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本课题主要研究和工作内容 |
| 第二章 变压器绕组介损试验 |
| 2.1 电力变压器的结构及原理 |
| 2.1.1 电力变压器基本结构 |
| 2.1.2 电力变压器主要原件及作用 |
| 2.2 变压器电容量及介损原理 |
| 2.3 变压器电容量及介损试验测试目的及优缺点 |
| 2.4 变压器绕组电容量及介损试验数据分析方法 |
| 2.4.1 变压器绕组电容量及介损试验方法 |
| 2.4.2 变压器绕组等效数学模型 |
| 2.5 变压器电容量及介损试验故障分析方法 |
| 2.5.1 试验数据常规分析方法及其缺点 |
| 2.5.2 变压器绕组电容量及介损试验数据深度分析方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于BP神经网络的介损试验数据预测技术 |
| 3.1 BP神经网络基本原理 |
| 3.1.1 BP神经网络结构 |
| 3.1.2 BP神经网络算法的数学原理 |
| 3.2 BP神经网络的优缺点 |
| 3.3 基于BP神经网络的预测方法 |
| 3.4 介损试验数据预测模型的MATLAB实现 |
| 3.4.1 训练数据设置 |
| 3.4.2 神经网络参数设置 |
| 3.4.3 神经网络模型建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 变压器绕组介损试验数据分析系统需求分析 |
| 4.1 软件系统开发平台介绍 |
| 4.2 变压器绕组介损试验数据分析系统需求分析 |
| 4.2.1 业务分析 |
| 4.2.2 软件功能需求分析 |
| 4.2.3 其他需求 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 变压器绕组介损试验数据分析系统设计 |
| 5.1 软件总体设计 |
| 5.2 变压器绕组介损试验数据分析软件功能设计 |
| 5.2.1 软件启动界面功能设计 |
| 5.2.2 批量数据分析功能设计 |
| 5.2.3 单个数据分析功能设计 |
| 5.3 软件特点 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 变压器绕组介损试验数据分析系统软件实现与测试 |
| 6.1 软件编程及各功能实现 |
| 6.1.1 软件启动功能实现 |
| 6.1.2 变压器介质损耗试验数据批量分析界面 |
| 6.1.3 变压器介质损耗试验数据单个分析界面 |
| 6.2 软件验证 |
| 6.2.1 验证案例1 |
| 6.2.2 验证案例2 |
| 6.2.3 验证案例3 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 工作总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）基于BIM的山岭隧道施工许可评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 隧道BIM的国内外研究现状 |
| 1.2.2 三维建模技术的国内外研究现状 |
| 1.2.3 隧道施工许可的国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 文笔山隧道项目工程概况 |
| 2.1 项目概况 |
| 2.2 工程地质 |
| 2.3 水文地质 |
| 2.4 隧道设计 |
| 2.5 隧道施工段施工方案 |
| 3 基于BIM的文笔山隧道支护结构及地质建模 |
| 3.1 基于Dynamo隧道结构参数化建模方法研究 |
| 3.1.1 隧道BIM模型构建平台概述 |
| 3.1.2 隧道建模精度 |
| 3.1.3 隧道构件参数化建模方法 |
| 3.1.4 文笔山隧道模型创建 |
| 3.2 随址区三维地质BIM模型构建 |
| 3.2.1 地质数据特点及建模方法确定 |
| 3.2.2 地质建模流程 |
| 3.2.3 地质数据收集及规范化预处理 |
| 3.2.4 地质数据可视化 |
| 3.3 模型的分析与应用 |
| 3.3.1 结构模型信息查询与工程量统计 |
| 3.3.2 地质模型空间分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于综合地质预报中TSP数据的地质模型优化 |
| 4.1 TSP工作原理 |
| 4.2 TSP技术理论基础 |
| 4.2.1 岩体的弹性参数 |
| 4.2.2 弹性波理论 |
| 4.3 文笔山隧道TSP技术应用 |
| 4.3.1 TSP系统组成 |
| 4.3.2 TSP探测系统布置及数据采集 |
| 4.3.3 地质预报数据解译 |
| 4.3.4 实例工程应用 |
| 4.4 TSP数据融合精细化建模 |
| 4.4.1 基于TSP数据三维可视化精细建模 |
| 4.4.2 地质模型分段更新 |
| 4.5 文笔山隧道综合预报成果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于精细地质预报数据的施工许可评价 |
| 5.1 隧道施工许可评价理论 |
| 5.1.1 隧道施工许可机制的概念及评价意义 |
| 5.1.2 隧道施工许可评价指标构建 |
| 5.1.3 隧道施工许可评价方法 |
| 5.1.4 隧道施工许可评价标准及准则 |
| 5.2 隧道施工动态风险评估及施工优化流程 |
| 5.3 隧道施工许可评价实例应用 |
| 5.3.1 施工段工程概况 |
| 5.3.2 施工段评价指标参数 |
| 5.3.3 施工许可评价 |
| 5.3.4 评价结果 |
| 5.4 隧道未开挖段风险控制 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（7）基于FPGA异构平台的关系型数据库加速技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 数据库系统 |
| 1.2.2 异构加速平台 |
| 1.2.3 异构平台加速架构 |
| 1.3 研究目标与研究思路 |
| 1.4 论文主要工作和创新点 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第2章 研究现状与相关技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据库查询执行技术研究现状 |
| 2.2.1 关系型数据库的发展 |
| 2.2.2 SQL语句执行流程 |
| 2.2.3 SQL语句的查询优化 |
| 2.2.4 SQL语句的查询执行 |
| 2.3 不同类型异构加速平台对比 |
| 2.3.1 异构加速平台 |
| 2.3.2 数据库异构加速系统性能指标 |
| 2.3.3 不同异构加速平台对比 |
| 2.4 异构平台加速数据库的研究现状 |
| 2.4.1 第三方数据库加速技术研究现状 |
| 2.4.2 异构平台排序操作加速研究 |
| 2.4.3 异构平台连接操作加速研究 |
| 2.4.4 异构平台过滤操作加速研究 |
| 2.5 异构平台并行计算相关技术 |
| 2.5.1 并行编程模型 |
| 2.5.2 Open CL编程模型体系结构 |
| 2.5.3 Open CL在 FPGA上的实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 以排序操作为核心的加速器 |
| 3.1 排序操作的硬件实现方式 |
| 3.1.1 排序网络结构 |
| 3.1.2 线性比较器结构 |
| 3.2 排序矩阵整体结构 |
| 3.2.1 基本排序单元 |
| 3.2.2 比较规则 |
| 3.2.3 排序矩阵 |
| 3.3 模块化排序矩阵工作模型 |
| 3.3.1 单路串行高位宽单层级模型 |
| 3.3.2 多路并行低位宽单层级模型 |
| 3.3.3 单路串行高位宽多层级模型 |
| 3.4 等值连接 |
| 3.5 选择过滤 |
| 3.6 加速器整体结构 |
| 3.7 实验分析 |
| 3.7.1 实验配置 |
| 3.7.2 实验结果与对比 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 面向哈希连接算法的硬件加速 |
| 4.1 硬件加速哈希连接的研究现状 |
| 4.2 哈希连接不同阶段性能瓶颈 |
| 4.2.1 哈希连接算法的构建阶段 |
| 4.2.2 哈希连接的探测阶段 |
| 4.3 面向连接结果不唯一应用场景的哈希连接结构 |
| 4.3.1 布谷鸟哈希算法 |
| 4.3.2 改进的布谷鸟哈希表 |
| 4.3.3 LCHJ结构系统组成 |
| 4.3.4 LCHJ结构不同阶段状态变化 |
| 4.4 面向连接结果唯一应用场景的哈希连接结构 |
| 4.4.1 改进的哈希冲突解决策略 |
| 4.4.2 改进的流水线访问方式 |
| 4.4.3 NLPHJ结构系统组成 |
| 4.4.4 NLPHJ结构构建阶段 |
| 4.4.5 NLPHJ结构探测阶段 |
| 4.5 性能分析 |
| 4.5.1 时间复杂度 |
| 4.5.2 内存占用 |
| 4.5.3 哈希冲突概率 |
| 4.5.4 内容寻址寄存器容量 |
| 4.6 实验分析 |
| 4.6.1 实验配置 |
| 4.6.2 实验结果与对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 数据库异构加速系统 |
| 5.1 数据库异构加速系统分类 |
| 5.1.1 基于用户自定义函数的异构系统 |
| 5.1.2 基于存储引擎的异构系统 |
| 5.1.3 基于可卸载插件的异构系统 |
| 5.2 查询语句异构平台执行流程 |
| 5.2.1 基于异构平台的查询语句执行 |
| 5.2.2 执行优化及需要解决的问题 |
| 5.3 数据库异构加速系统执行代价 |
| 5.3.1 数据传输代价 |
| 5.3.2 数据执行代价 |
| 5.3.3 可重构代价 |
| 5.3.4 加速效果 |
| 5.4 数据库异构系统加速架构组成 |
| 5.4.1 数据库交互层 |
| 5.4.2 通用加速库层 |
| 5.4.3 设备管理层 |
| 5.4.4 设备抽象层 |
| 5.4.5 设备驱动层 |
| 5.5 实验分析 |
| 5.5.1 实验配置 |
| 5.5.2 实验结果与对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（8）体表汗液多参数电化学传感器及穿戴式检测装置的研制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 体表汗液检测概述 |
| 1.1.1 汗液代谢的生理意义 |
| 1.1.2 体表汗液分析技术的发展 |
| 1.1.3 体表汗液原位分析的优势 |
| 1.2 体表汗液原位分析的发展现状 |
| 1.2.1 体表汗液电化学传感器检测技术 |
| 1.2.2 柔性材料在体表汗液原位分析中的应用 |
| 1.2.3 体表汗液原位分析技术的研究进展 |
| 1.3 体表汗液原位分析技术存在的问题 |
| 1.4 本文的研究方向和主要研究内容 |
| 第二章 用于体表汗液检测的三维纸基微流体技术的研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 纸基微流控技术简介 |
| 2.3 用于体表汗液检测的三维纸基微流体制备 |
| 2.3.1 三维纸基微流体结构的设计 |
| 2.3.2 三维纸基微流体的制备 |
| 2.4 三维纸基微流体的性能表征 |
| 2.4.1 蜡丝网印刷改性滤纸表征 |
| 2.4.2 3D-PMD三维沟道的表征测试 |
| 2.4.3 3D-PMD的优化设计 |
| 2.4.4 优化后的 3D-PMD的表征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于3D-PMD的体表汗液葡萄糖检测研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 试剂与仪器 |
| 3.2.2 丝网印刷电极制作工艺 |
| 3.2.3 丝网印刷平面碳电极的预处理 |
| 3.2.4 Layer-by-layer工艺制备葡萄糖传感器 |
| 3.2.5 葡萄糖传感器的电化学测试 |
| 3.3 结果和讨论部分 |
| 3.3.1 丝网印刷碳电极的表征结果 |
| 3.3.2 体表汗液葡萄糖传感器性能表征 |
| 3.3.3 基于 3D-PMD的体表汗液葡萄糖传感器在体测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 用于体表汗液原位检测的全固态离子传感器的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 试剂与仪器 |
| 4.2.2 丝网印刷电极的制作 |
| 4.2.3 全固态Na~+和K~+选择性电极制作 |
| 4.2.4 PVB-Ag/AgCl参比电极的制备 |
| 4.2.5 离子选择性电极的表征实验 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 参比电极稳定性测试结果 |
| 4.3.2 全固态Na~+和K~+选择性电极的性能测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于智能腕表平台的穿戴式汗液离子检测系统的研制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于喷蜡打印技术的三维纸基微流体器件的制备和表征 |
| 5.3 智能腕表系统设计和测试 |
| 5.3.1 智能腕表系统电路设计 |
| 5.3.2 智能腕表程序结构 |
| 5.3.3 腕表离子检测系统的测试 |
| 5.4 基于智能腕表平台的在体测试 |
| 5.4.1 在体测试实验设计 |
| 5.4.2 在体测试结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全集成FPCB基底的穿戴式汗液多参数检测系统研制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于FPCB基底的电化学检测系统电路设计 |
| 6.2.1 柔性PCB系统控制电路设计 |
| 6.2.2 电化学传感器前端信号采集电路设计 |
| 6.3 基于单片机的嵌入式程序设计和手机用户界面开发 |
| 6.3.1 基于单片机的嵌入式程序设计 |
| 6.3.2 基于Android系统的的手机用户界面开发 |
| 6.4 FPCB基底的传感器阵列设计与表征 |
| 6.4.1 FPCB基底的传感器电极阵列的制备 |
| 6.4.2 基于聚苯胺的H~+选择性电极制备和表征 |
| 6.4.3 传感器阵列与柔性PCB电路集成测试 |
| 6.5 全集成FPCB的电化学汗液多参数检测系统的在体测试 |
| 6.5.1 在体测试的设计 |
| 6.5.2 在体测试结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
（9）机器人深度强化学习控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 深度强化学习 |
| 1.2.2 多智能体强化学习 |
| 1.2.3 深度强化学习控制与应用 |
| 1.3 研究内容与论文结构 |
| 第二章 强化学习基础理论 |
| 2.1 智能体-环境交互模型 |
| 2.2 值函数 |
| 2.3 基于值函数的强化学习算法 |
| 2.4 基于策略的强化学习算法 |
| 第三章 基于深度强化学习的四旋翼无人机控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 传统控制方法 |
| 3.2.2 基于学习的控制方法 |
| 3.3 四旋翼无人机模型 |
| 3.4 四旋翼无人机强化学习控制器设计 |
| 3.4.1 确定性策略梯度算法 |
| 3.4.2 带积分补偿的确定性策略梯度算法 |
| 3.4.3 四旋翼控制器结构和设计 |
| 3.4.4 两段式训练算法 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 训练和测试环境 |
| 3.5.2 离线训练 |
| 3.5.3 离线控制策略实验和结果 |
| 3.5.4 在线训练实验和结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于模块化深度强化学习移动机器人复杂环境避障控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 传统机器人学的避障方法 |
| 4.2.2 基于深度学习的避障方法 |
| 4.2.3 基于强化学习的避障方法 |
| 4.3 环境与任务描述 |
| 4.4 模块化深度强化学习导航算法 |
| 4.4.1 局部避障模块 |
| 4.4.2 全局导航模块 |
| 4.4.3 动作调度模块 |
| 4.5 仿真实验 |
| 4.5.1 深度双流Q网络局部避障训练与对比实验 |
| 4.5.2 导航模块离线训练与测试结果 |
| 4.5.3 模块化深度强化学习在线训练与对比测试结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于深度强化学习的多智能体合作追捕 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.2.1 微分追逃博弈 |
| 5.2.2 强化学习与追逃博弈 |
| 5.2.3 基于学习通信的合作策略 |
| 5.3 合作追捕学习算法 |
| 5.3.1 环形拓扑网络下合作追捕学习算法 |
| 5.3.2 主从式线形拓扑网络下合作追捕学习算法 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.4.1 仿真环境描述 |
| 5.4.2 训练实施方式 |
| 5.4.3 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于深度强化学习的无人机无人艇协同控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关工作 |
| 6.2.1 无人机与地面和水面载具的合作导航 |
| 6.2.2 视觉引导的无人机自主降落 |
| 6.3 无人艇无人机模型 |
| 6.3.1 无人艇模型 |
| 6.3.2 无人机观测模型 |
| 6.4 基于深度学习的海上目标检测和定位 |
| 6.4.1 侦察任务检测网络模型 |
| 6.4.2 着艇任务检测网络模型 |
| 6.5 无人艇海上侦察任务 |
| 6.5.1 TD3强化学习算法 |
| 6.5.2 无人艇控制器设计和训练方法 |
| 6.6 无人机自主着艇控制 |
| 6.7 仿真实验 |
| 6.7.1 仿真环境介绍 |
| 6.7.2 海上目标检测仿真实验 |
| 6.7.3 无人艇海上目标跟踪任务仿真实验 |
| 6.7.4 无人机自主着艇任务仿真实验 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于Spring Boot框架的车辆寄售后台系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 SPRING BOOT框架 |
| 2.1.1 Spring框架介绍 |
| 2.1.2 Spring Boot框架介绍 |
| 2.2 SPRING DATA JPA |
| 2.2.1 Hibernate框架介绍 |
| 2.2.2 Spring Data JPA介绍 |
| 2.3 MVC模式 |
| 2.3.1 MVC设计思想 |
| 2.3.2 Spring MVC介绍 |
| 2.4 REDIS介绍 |
| 2.5 KAFKA介绍 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统的需求分析 |
| 3.1 系统用户角色分析 |
| 3.1.1 车辆销售人员 |
| 3.1.2 车辆销售主管 |
| 3.1.3 车主 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.2.1 上架审核管理功能性需求分析 |
| 3.2.2 车辆信息管理功能性需求分析 |
| 3.2.3 车辆标签管理功能性需求分析 |
| 3.2.4 寄售工单管理功能性需求分析 |
| 3.2.5 寄售合同管理功能性需求分析 |
| 3.2.6 寄售城市管理功能性需求分析 |
| 3.3 系统非功能性需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统的总体设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.2.1 上架审核管理模块 |
| 4.2.2 车辆信息管理模块 |
| 4.2.3 车辆标签管理模块 |
| 4.2.4 寄售工单管理模块 |
| 4.2.5 寄售合同管理模块 |
| 4.2.6 寄售城市管理模块 |
| 4.3 系统的数据库设计 |
| 4.3.1 E-R图设计 |
| 4.3.2 数据库表设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统功能模块的详细设计与实现 |
| 5.1 上架审核管理模块的详细设计与实现 |
| 5.1.1 车辆上架管理模块 |
| 5.1.2 车辆审核管理模块 |
| 5.2 车辆信息管理模块的详细设计与实现 |
| 5.2.1 车辆信息浏览模块 |
| 5.2.2 车辆信息管理模块 |
| 5.3 车辆标签管理模块的详细设计与实现 |
| 5.3.1 车辆标签配置模块 |
| 5.3.2 车辆标签处理模块 |
| 5.4 寄售工单管理模块的详细设计与实现 |
| 5.4.1 申请寄售模块 |
| 5.4.2 办理寄售模块 |
| 5.4.3 后续寄售服务模块 |
| 5.5 寄售合同管理模块的详细设计与实现 |
| 5.5.1 创建签署合同模块 |
| 5.5.2 合同后续服务模块 |
| 5.6 寄售城市管理模块的详细设计与实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统测试方法介绍 |
| 6.2 系统的功能测试 |
| 6.3 系统的性能测试 |
| 6.4 测试结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、基于CL语言的连续及批量控制方案及其实现（论文参考文献）
- [1]iOS应用网络传输报文逆向分析技术的设计与实现[D]. 李宗顺. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]农业物联网中低功耗传感器的新型供能器件的研究和制备[D]. 陆元超. 浙江大学, 2021(01)
- [3]量子密钥分发专用数据处理芯片关键技术研究[D]. 钟晓东. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [4]语义视觉SLAM系统硬件加速平台的研究[D]. 吴雅昆. 北京交通大学, 2021
- [5]变压器绕组介损试验数据分析系统的设计与实现[D]. 黄柯予. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]基于BIM的山岭隧道施工许可评价研究[D]. 任忠效. 安徽理工大学, 2020(07)
- [7]基于FPGA异构平台的关系型数据库加速技术研究[D]. 薛梅婷. 浙江大学, 2020(01)
- [8]体表汗液多参数电化学传感器及穿戴式检测装置的研制[D]. 曹庆朋. 浙江大学, 2020(01)
- [9]机器人深度强化学习控制方法研究[D]. 王远大. 东南大学, 2020(02)
- [10]基于Spring Boot框架的车辆寄售后台系统的设计与实现[D]. 张怀勇. 北京邮电大学, 2020(05)