PDA手机：MITs M400

手机的呼叫转移其实是一项很好的功能,我们在适当的时候设置呼叫转移,可以为我们手机使用带来极大的方便。可是,有许多朋友以前都没有用过,有的甚至听都没有听说过。在这里,我想给大家介绍一下手机呼叫转移的几点妙用。

MIT测井数据的点云转换及井筒形变诊断

针对多臂井径仪(MIT)采集井筒内壁空间位置参数可视化需求,现提出将其转换为点云数据,再通过对数据模型诊断分析得到井筒的形变类型。建立MIT测井过程可视化模型,通过引入柱面坐标来标定每个测点三维坐标;将每个测点的空间位置信息由极坐标转换为直角坐标,形成点云模型。采用所提方法将SH54井风险段处MIT数据成功转换为点云数据,并对该井470~471 m处的点云模型以类似CT横断扫描诊断的方式进行平铺展开,利用曲线拟合、面积计算得到SH54井在470~471 m处每个横断面的实际轮廓线和实际面积。结果表明:利用该方法生成的点云模型通过图表对比分析,可推断出该井段产生了非对称挤压缩径形变。

青少年人工智能伦理教育的探索及启示——以MIT为例

随着人工智能行业应用的不断深入,其伦理问题日益凸显。《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》明确指出要面向中小学生开展有关人工智能伦理的教育。鉴于国内外面向青少年的人工智能伦理教育尚处于起步阶段,介绍美国麻省理工学院(MIT)自2018年起在该领域的探索能为国内中小学校人工智能伦理教育教学实践提供一些启示。MIT青少年人工智能伦理教育涵盖小学、初中和高中三个学段,以初中和高中为主,涉及家庭、学校和社会三个场域,有专题式和内嵌式两种类型,形式上包括与中小学合作的线下STEAM选修课程、线上/线下的夏令营活动以及面向社会招募学生的混合式工作坊。梳理和反思MIT青少年人工智能伦理教育实践可以得到以下三方面启示:(1)高校可以与中小学合作开展青少年人工智能伦理教育的内容设计与教师培训;(2)中小学多学科教师可以尝试开展内嵌式青少年人工智能伦理教育设计与实践;(3)“家校社”应携手共建多样态多场域本土化青少年人工智能伦理教育生态。

基于STM32的多功能智慧照明系统设计

针对传统照明系统功能简单,智能化程度低,难以满足多场景需求的问题,设计了一款基于STM32的多功能智慧照明系统,可适用于室外和室内两种应用场景。以STM32F103C8T6单片机为主控芯片,开发集成照明灯控制和生活信息采集的多功能前端系统,实现四种不同方式的照明灯开关控制及定时照明、灯光亮度调节功能,并且具备环境温湿度和人体体温的数据采集功能,用于生活环境及人体健康状况的灵活监测。基于MIT APP Inventor开发了一款手机端智能管理软件,实现对前端系统采集数据的接收和图形化显示,以及对照明灯的远程开关和亮度调节。该前端系统功能多样,手机端管理软件灵活、智能,具有良好的实用价值。

智能户外冲锋衣的设计与研发

为监测户外运动中的安全风险,设计了一款可实时监测人体皮肤温湿度的智能户外冲锋衣。使用Arduino和MIT App Inventor 2平台,从硬件到软件进行了设计与研发。使用DHT11和iButton温湿度传感器分别在胸部、腋下对衣下空间温湿度进行数据收集、分析与对比。实验结果表明:DHT11所测得的温湿度数据吻合度较高,能够表征实际衣下空间温湿度;在智能户外冲锋衣的测量点位中,在表征实际衣下空间温湿度时胸部比腋下具有更好的稳定性;DHT11温湿度传感器的温度需补偿校正0.36℃,湿度需要补偿校正5.02%。

高硅铝合金粉尘云燃爆特性研究

通过开展硅质量分数25%高硅铝合金粉尘燃爆特性研究,揭示了硅质量分数25%高硅铝合金粉尘的最小点火能、最低着火温度、爆炸下限和最大爆炸压力。研究结果表明,在实际生产中要防止高硅铝合金粉尘云与雷电、静电、生产中摩擦或碰撞所产生的火花等能量源接触,避免达到高硅铝合金粉尘云的最小点火能0.1~0.2 mJ而引发爆炸事故;要防止出现明火与发热设备热表面温度达到高硅铝合金粉尘云最低着火温度960℃;对高硅铝合金生产场所、工艺设备等进行抗爆设计时,约束爆炸压力措施承受最大爆炸压力的冲击至少要在0.525 MPa或以上。

整合、外延与织补——MIT剑桥校区科研建筑空间百年建设历程回顾

揭示麻省理工学院(MIT)促进跨学科合作与创新的校园空间特征,为我国以跨学科创新为目标的研究型大学校园规划建设提供借鉴与参考。搜集MIT校园发展建设的重要规划文件,结合各时期的建设背景与建设实践分析。发现MIT科研建筑空间形态与学科发展目标相适应的“整合-外延-织补”演进规律。科研建筑组群日益密集、建筑联系日益强化是MIT促进跨学科合作与创新最重要的空间形态演进特征。

基于MIT App Inventor的灾害科普软件开发与应用实践

当前自然灾害发生频繁,严重威胁着人类的生命财产安全,因此,如何通过形象有效的方式实现灾害相关知识的传播和普及,进而提高灾害的预防、自救能力等意义重大。基于这一背景,结合“灾害学”等课程的教学需求,设计研发了一款灾害知识科普软件——灾识通。首先,提出了基于MIT App Inventor开发平台的构建思路,应用平台里的微数据库、画布、球形精灵、CloudDB等工具对APP软件的功能进行了设计;其次,以“灾害学”课程内容为基础,设计了软件的主要模块(灾害认识、灾害案例、灾害交流等);最后,针对软件的科普阅读、游戏测试、交流等功能和使用效果进行问卷调查,结果显示用户对软件科普效果反映良好。试运行结果显示,该科普APP性能高效稳定、具有较高应用推广价值。通过对该APP软件使用,可以使用户系统性学习自然灾害相关知识,灵活丰富地交流互动,提升了课程的趣味性和互动性;丰富的图片、视频文件加深了使用者对灾害知识的理解。

水稻种子快速萌发突变体rgs1的鉴定及调控基因克隆

水稻种子快速萌发,可减短吸水膨胀至出土成苗时间,减少有害生物危害,进而有效提高种子成苗率,有利于培养强壮秧苗。为此,本研究对缙恢10号EMS(甲基磺酸乙酯)诱变体库进行了筛选,从中鉴定到一个种子萌发快且矮化多蘖的突变体rgs1,进一步分析发现矮化是由于各节间均缩短造成的,而多蘖则是分蘖芽发育较快引起的。遗传分析表明rgs1的突变性状受单隐性核基因调控,定位区间内叶绿体ζ-胡萝卜素异构酶编码基因LOC_Os12g21710的第3个外显子发生了G至A的碱基替换,导致蛋白翻译提前终止,从而确定为目的基因。qPCR分析发现,与野生型相比,突变体中独角金内酯(SL)合成基因HTD1、D27、D10及信号传导相关基因D14、TB1的表达均极显著降低,SL信号途径抑制因子D53的表达则极显著升高,表明rgs1矮化多蘖性状与SL缺陷有关。在rgs1中,脱落酸(ABA)合成代谢关键酶基因OsNCED1几乎无表达,MOC3和FON1的表达极显著升高,表明rgs1种子的快速萌发与ABA合成缺陷有关。RGS1可能是水稻体内精准调控SL和ABA协同作用的一个关键基因,从而调控水稻种子萌发、株高、分蘖等的发育。

Au掺杂Hg_(3)In_(2)Te_(6)成键机制与电子性质的第一性原理研究

Hg_(3)In_(2)Te_(6)(简称MIT)是Ⅱ-Ⅵ/Ⅲ-Ⅵ族化合物半导体Hg_(3-3x)In_(2x)Te_(3)中x=0.5时对应的稳定相。本文采用第一性原理方法,系统地探究了Au在MIT中的稳定性和掺杂效率。计算结果表明:Au—Te键具有与Hg—Te相似的极性共价键特性,表明Au在MIT中具有一定掺杂稳定性。此外,发现Au在MIT中存在两性掺杂特性:Au在Au_(Hg)和Au_(In)体系中表现受主特性,Au-5d电子轨道分别在价带顶和-4 eV位置与Te-5p电子轨道形成共振,形成受主杂质能级;而Au在Au_(Te)和Au_(I)体系中表现施主特性,Au-5d与Hg-6s、In-5s电子轨道在导带底产生共振,形成施主杂质能级。富Hg条件下,Au_(I)、Au_(Te)与Au_(Hg)之间会产生自我补偿效应,费米能级被钉扎在价带顶,而富Te条件下,上述自我补偿效应将会得到有效消除。

基于RSSI的室内蓝牙定位的设计与实现

随着人们对室内定位的需求越来越多,实现高精度且人性化的室内定位方案迫在眉睫。传统的室外定位技术,如GPS由于存在卫星信号被遮挡等问题不适用于室内定位场景,因此,利用RSSI测量距离的原理,设计与实现了基于三边定位算法和最小二乘定位算法的室内蓝牙定位解决方案。为满足手机终端查看所连接设备的蓝牙RSSI值,利用MIT App Inventor平台开发了一款蓝牙信号检测软件—Bluetooth Detector。选用对数损耗模型进行RSSI与距离的转换,由于不同室内场景的环境条件存在差异,因此利用多组实验数据进行预处理,完成了该模型中参数的估计。通过多组实验,利用三边定位算法和最小二乘定位算法求出目标节点的坐标值,经误差比较,最小二乘定位算法的精度和稳定性更优。

深度学习在网络入侵检测中的应用

针对网络入侵检测领域的问题,提出在传统的BP神经网络中引入Dropout(神经网络训练技术)操作,增强网络模型的鲁棒性和泛化能力。实验采用了MIT LL DARPA数据集进行训练和测试,评估了引入Dropout的BP神经网络在网络入侵检测中的性能。实验结果表明,引入Dropout的BP神经网络在准确率、精确率和召回率等指标上取得了良好的效果,对多种网络入侵行为具有有效的检测能力。这一研究结果为网络入侵检测领域的深度学习(deep learning,DL)方法提供了有益的探索和实践。

Temperature Control Design with Differential Evolution Based Improved Adaptive-Fuzzy-PID Techniques

This paper presents the design and performance analysis of Differential Evolution(DE)algorithm based Proportional-Integral-Derivative(PID)controller for temperature control of Continuous Stirred Tank Reactor(CSTR)plant in che-mical industries.The proposed work deals about the design of Differential Evolu-tion(DE)algorithm in order to improve the performance of CSTR.In this,the process is controlled by controlling the temperature of the liquid through manip-ulation of the coolantflow rate with the help of modified Model Reference Adap-tive Controller(MRAC).The transient response of temperature process is improved by using PID Controller,Differential Evolution Algorithm based PID and fuzzy based DE controller.Finally,the temperature response is compared with experimental results of CSTR.

基于外文学术资源可开放获取的路径研究

当前,为了获取最前沿的专业学术资料,各高校都会购置一些专业的外文学术数据库,如 Springer Link、ScienceDirect数据库等。但是,因为经费的限制,还有许多优秀的西文电子论文无法获取全文,给科研工作造成了一定的阻碍。本文从AMiner科技情报挖掘与服务平台;Google Scholar(GS)谷歌学术镜像;Go OA资源检索平台;Arxiv预印本系统;世界知名高校学位论文库五个方面介绍了免费获取专业外文学术资源的方法,以满足专业人员的需求。

高强度微波辐射对Wistar大鼠血清SOD、HSP70和肝脏MDA、Mit肿胀的影响

研究200mW/cm2连续10min的高强度微波辐射条件下对Wistar大鼠氧化应激和肝脏的影响,与空白组相比较,高强度微波辐射对血清中SOD含量的影响十分显著(P<0.05),呈现出距离辐射时间越短,SOD含量越低的现象(P<0.01);同样,高强度微波辐射显示出在辐射初期对血清MDA和HSP70含量的明显提高(P<0.01);线粒体损伤明显(P<0.05),且无明显改善(P>0.05)。表明高强度微波辐射(200mW/cm2)能导致雌性Wistar大鼠氧化应激加强和肝脏损伤。

磁感应断层成像中的一种高精度同步相位测量方法

磁感应断层成像(magnetic induction tomography,MIT)是一种新兴的非接触医学成像方法,在脑部病变连续动态检测方面具有良好的应用前景。测量过程中的相位漂移是影响MIT系统检测精度的主要因素。为了提高检测精度,实现了一种实用的MIT相位测量方法,可以快速进行相位测量而且可以长时间保持稳定,具有很低的相位漂移水平。该方法实现了激励信号、检测信号、参考信号、本振信号以及采样时钟之间的完全同步,并引入了正交序列解调算法,提高了解调的速度。实验结果表明:单次相位测量时间小于1 ms,1 min内的最大相位漂移小于0.005°,1 h内的最大相位漂移小于0.008°。基于该相位测量方法建立了一个16通道MIT系统,并获得了初步的低电导率(0.84 S/m和1.26 S/m)物理模型成像结果。

麻省理工学院怎样做开放课程

基于对互联网经济时代如何发挥领导力的探讨,麻省理工学院于2001年秋宣布启动开放课件项目,并带动了全球高校的开放课程运动。本文综合多种来源的资料,从思路形成过程、项目动员策略、项目组织结构、课程材料构成、项目工作流程、网站可用性设计、项目筹资策略、项目评估方法、项目推广策略等九个方面,对MIT OCW项目进行了详细考察,总结出15条可供中国高校组织开放教育资源项目时借鉴的经验,包括在学校层面重视教育技术变革、将项目目标与大学使命相关联、适度外包及内外优势组合等。

基于MIT规则的自适应扩展集员估计方法

用于非线性椭球估计的自适应扩展集员(Adaptive extended set-membership filter,AESMF)算法在实际应用中存在着过程噪声设定椭球与真实噪声椭球失配的问题,导致滤波器的估计出现偏差甚至发散.本文提出了一种基于MIT规则过程噪声椭球最优化的自适应扩展集员估计算法(MIT-AESMF),用于解决非线性系统时变状态和参数的联合估计和定界中过程噪声无法精确建模问题的新算法.本算法通过MIT优化规则,在线计算使一步预测偏差包络椭球最小化的过程噪声包络椭球,以此保证滤波器健康指标满足有效条件;最后,采用地面移动机器人状态和动力学参数联合估计验证了所提出方法的有效性.

基于Tikhonov和变差正则化的磁感应断层成像重建算法

为了解决磁感应断层成像(MIT)逆问题的病态性和改善重建图像的质量,提出一种新的组合算法.该组合算法首先利用Tikhonov正则化算法对解的适定性产生初步的成像区域,之后再利用变差正则化算法对解的保边缘性和锐化作用进行图像重建.该组合算法与Tikhonov正则化算法及变差正则化算法相比,不仅有效地克服了磁感应断层成像(MIT)重建图像数值解的不稳定性,还加快了重建图像的收敛速度,提高了目标导体的分辨能力,有效改善了重构图像的质量.仿真结果表明了该组合算法的有效性.