无题(zhuan)

孩子

快抓紧妈妈的手

去天堂的路

太黑了

妈妈怕你

碰了头



抓紧妈妈的手

让妈妈陪你走


妈妈



天堂的路

太黑

我看不见你的手

自从

倒塌的墙

把阳光夺走

我再也看不见

你柔情的眸


孩子

你走吧

前面的路

再也没有忧愁

没有读不完的课本

和爸爸的拳头

你要记住

我和爸爸的摸样

来生还要一起走


妈妈

别担忧

天堂的路有些挤

有很多同学朋友

我们说

不哭

哪一个人的妈妈都是我们的妈妈

哪一个孩子都是妈妈的孩子

没有我的日子

你把爱给活的孩子吧


妈妈

你别哭

泪光照亮不了

我们的路

让我们自己

慢慢的走

妈妈

我会记住你和爸爸的模样

记住我们的约定

来生一起走
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
在 UniApp 中实现语音输入功能,可以通过调用原生语音识别 API 或使用第三方语音识别插件来完成。以下提供几种实现方式,涵盖微信小程序、讯飞语音接口以及通用的 HTML5 Web API 方法。 ### 使用微信小程序原生语音识别 API 微信小程序提供了语音识别的 API,适用于在微信小程序中使用 UniApp 开发的情况。 ```javascript // 开始录音 uni.startRecord({ success: function (res) { const tempFilePath = res.tempFilePath; // 停止录音 uni.stopRecord(); } }); // 上传录音文件并进行语音识别(需调用服务器接口) uni.uploadFile({ url: 'https://yourserver.com/upload', // 上传服务器地址 filePath: tempFilePath, name: 'file', success: function (res) { // 调用语音识别接口获取文本 console.log('语音识别结果:', res.data); } }); ``` ### 使用讯飞语音识别接口 讯飞提供了较为准确的语音识别服务,可以通过 `plus.speech.startRecognize` 调用,适用于 5+ App 环境。 ```javascript voice() { var me = this; var options = {}; options.engine = 'iFly'; // 使用讯飞引擎 options.punctuation = false; // 是否需要标点符号 options.timeout = 10 * 1000; // 设置超时时间 plus.speech.startRecognize(options, function(s) { me.searchText = me.searchText + s; uni.navigateTo({ url: '../search/search?searchdata=' + me.searchText }); me.searchText = ""; plus.speech.stopRecognize(); }); } ``` ### 使用 HTML5 Web Speech API(适用于 H5 环境) 如果项目需要在 H5 环境下运行,可以使用浏览器的 Web Speech API 实现语音识别功能。 ```javascript const recognition = new (window.SpeechRecognition || window.webkitSpeechRecognition)(); recognition.lang = 'zh-CN'; // 设置语言 recognition.interimResults = false; // 是否返回临时结果 recognition.onresult = function(event) { const transcript = event.results[0][0].transcript; console.log('识别结果:', transcript); }; recognition.onerror = function(event) { console.error('语音识别出错:', event.error); }; // 开始语音识别 recognition.start(); ``` ### 注意事项 - 微信小程序的语音识别需要通过服务器端调用微信的语音识别接口。 - 使用讯飞语音识别时,需确保项目运行在支持 `plus` 的 5+ App 环境中。 - Web Speech API 在部分浏览器中可能不支持,建议在主流现代浏览器中测试使用。 ### 实现流程总结 1. 根据目标平台(微信小程序、5+ App、H5)选择合适的语音识别方案。 2. 在用户触发语音输入时调用对应平台的录音或语音识别 API。 3. 获取语音输入结果后,将识别出的文本用于业务逻辑处理,如搜索、输入框填充等。 如需进一步扩展功能,例如实时语音转文字、语音输入状态提示、录音时长显示等,可结合 `setInterval` 和 `setTimeout` 进行优化。 ---
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