showcmos.c

本文介绍了一个简单的C语言程序,该程序通过直接访问计算机的CMOS存储区来读取当前的日期和时间,并将其打印出来。此外,还展示了如何获取硬盘类型等其他CMOS信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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#include <stdlib.h>
#include <dos.h>

void main(void)
 {
   struct CMOS
   {
     unsigned char current_second;
     unsigned char alarm_second;
     unsigned char current_minute;
     unsigned char alarm_minute;
     unsigned char current_hour;
     unsigned char alarm_hour;
     unsigned char current_day_of_week;
     unsigned char current_day;
     unsigned char current_month;
     unsigned char current_year;
     unsigned char status_registers[4];
     unsigned char diagnostic_status;
     unsigned char shutdown_code;
     unsigned char drive_types;
     unsigned char reserved_x;
     unsigned char disk_1_type;
     unsigned char reserved;
     unsigned char equipment;
     unsigned char lo_mem_base;
     unsigned char hi_mem_base;
     unsigned char hi_exp_base;
     unsigned char lo_exp_base;
     unsigned char fdisk_0_type;
     unsigned char fdisk_1_type;
     unsigned char reserved_2[19];
     unsigned char hi_check_sum;
     unsigned char lo_check_sum;
     unsigned char lo_actual_exp;
     unsigned char hi_actual_exp;
     unsigned char century;
     unsigned char information;
     unsigned char reserved3[12];
   } cmos;

   char i;
   char *pointer;
   char byte;

   pointer = (char *) &cmos;

   for (i = 0; i < 0x34; i++)
    {
      outportb(0x70, i);
      byte = inportb(0x71);        
      *pointer++ = byte;
    }

   printf("Current date %d/%d/%d/n", cmos.current_month,
     cmos.current_day, cmos.current_year);
   printf("Current time %d:%d:%d/n", cmos.current_hour,
     cmos.current_minute, cmos.current_second);
   printf("Hard disk type %d/n", cmos.fdisk_0_type);
  }

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
内容概要:该论文提出了一种基于能源区块链的微电网优化调度策略,旨在解决需求响应用户因主观违约导致的不确定性和安全风险问题。研究建立了考虑用户调节潜力和违约风险的微电网经济优化调度模型,并设计了基于智能合约的用户信用管理机制,包括历史数据信用评估和奖惩制度。通过这种方法,可以有效引导用户可信参与系统调度。算例分析表明,该方法显著提高了需求响应用户参与调度的可用性。论文还通过Python代码实现了该策略的关键功能,包括系统初始化、区块链功能、智能合约管理、信用评估系统、优化调度模型、模拟调度过程以及信用风险管理。 适用人群:从事电力系统优化、区块链技术应用、需求响应机制设计的研究人员和工程师,特别是对微电网优化调度和用户信用管理感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标:① 研究人员可以通过该模型探索能源区块链在微电网中的应用潜力;② 工程师可以利用提供的代码实现和优化微电网调度系统,提高系统的稳定性和经济效益;③ 监管机构可以参考该研究设计更有效的用户信用管理体系,促进电力市场的健康发展。 其他说明:论文不仅提供了理论模型和算法设计,还通过详细的Python代码实现了各个功能模块,使得研究结果具有较高的可操作性和实用性。此外,通过多个仿真实验验证了所提方法的有效性,展示了信用管理机制在提高用户响应可靠性和降低系统运行成本方面的优势。
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