【摘 要】
：
对基于ARM Cortex M内核单片机的多任务处理技术进行了研究,分析了多任务处理中ARM Cortex M的上下文切换的基本原理,从任务定义、PendSV触发、PendSV异常中断处理等方面着手,实现多任务之间的切换,给出了部分流程和程序。该设计已成功应用于ARM Cortex M处理系统中,结果表明该设计方案稳定可靠,在产品质量方面提供了更好的技术保证。
论文部分内容阅读
对基于ARM Cortex M内核单片机的多任务处理技术进行了研究,分析了多任务处理中ARM Cortex M的上下文切换的基本原理,从任务定义、PendSV触发、PendSV异常中断处理等方面着手,实现多任务之间的切换,给出了部分流程和程序。该设计已成功应用于ARM Cortex M处理系统中,结果表明该设计方案稳定可靠,在产品质量方面提供了更好的技术保证。
其他文献
针对一次水性免中涂工艺中出现的面漆颗粒和漆泡问题,对其产生真因进行了分析,同时分享了问题解决过程.强调在工艺设计过程中,工艺的选择不仅要满足材料本身的性能要求,同时还要考虑中间材料对后序工序的影响,在借鉴工艺的同时,对材料的性能也需要借鉴和验证.
在当今的现代化建设中,科技管理信息系统存在业务体系缺乏规范化管理,业务数据库不够完善,业务流程不够健全等一系列问题。为此,文章在MVC模式与SSH框架的技术支撑下,开发出一套高效便捷的科技管理信息系统。经实际操作得出,该系统能够实现科技项目申报、审批、立项、管理以及验收等环节高效的系统化管理,提升了地区的科技管理行政效能,推动了国家科技项目管理系统的进一步发展,具有重要的现实意义。
矿井透水事故破坏性极强,有必要对矿井透水淹没进行仿真分析及机理研究。文章利用三维可视化平台实现了巷道网络拓扑建立和三维建模,并实现了对透水事故的仿真分析及三维可视化。通过透水点分析实现了在三维场景中指定透水点及透水速度信息,推演淹没所有巷道需要的总时间和总水量;通过水位点分析实现了在三维场景中标注已知被淹没的巷道位置和水位,推演模拟出未知巷道的淹没情况,从而发现井下生存空间,为救援方案提供决策依据。
针对靶场返回舱自动识别与跟踪的需求,采用YOLOv5神经网络进行自动识别的技术方案。为解决返回舱数据集较少的问题,采用Mosaic数据增强的方法,不仅增加了数据集数量,而且提高了网络的鲁棒性。针对返回舱目标较小的问题,提出以特征明显、目标较大的降落伞作为主要识别对象,返回舱本体为次要识别对象,对二者同时进行识别。通过数据集的建立、训练和测试,最终得出实验结论:在不同环境、不同光线条件下的降落伞和返
人工智能已覆盖诸多领域,尤其是在图像处理领域的应用已经十分成熟。作为深度学习典型算法的卷积神经网络在图像处理领域大放异彩,长久以来一直是学术界研究的热点。文章给出了图像处理的概念,简述了卷积神经网络及其在图像处理中所用到的几种典型模型,最后浅谈智能图像处理的未来发展趋势。
葡萄在世界历史上源远流长,科技的发展与人口的流动让葡萄的种植范围不断扩大,位居世界首位,这其中也带来了许多问题,例如葡萄病毒病。提前发现病害可以扭转葡萄产量下降趋势。针对人们肉眼判断准确率低的问题,文章提出了基于CNN的葡萄病毒病的图像识别模型,网络包含一个输入层、四个卷积层、四个池化层、两个全连接层和一个输出层,对于文章选取的数据,该模型的精确度达到了97.25%,损失率达到9.77%。
为了满足电能路由器厂家在不同场合的测试需求,在分析电能路由器SST功率模块单元工作原理的基础上,设计了以西门子PLC S7-1200及HMI触摸屏为架构的智能测试系统。文章介绍了该测试系统的硬件架构、阐述了该系统的控制原理、软硬件设计以及调试过程。实验结果表明,该系统完全可以满足各个不同场合的测试需求,最后,总结了该测试系统的特点。
针对遥感影像场景分类提出一种改进的中心聚类的深度学习模型,该模型通过改进不同类型特征的距离间隔,提高遥感图像场景分类的性能。与现有其他深度学习模型相比,该模型通过添加聚类中心以及特征与聚类中心的距离间隔约束,设计新的目标函数。新目标函数由交叉熵损失和中心聚类间隔损失构成。通过在两个公共基准数据集上评估所提出的目标函数,分类结果获得明显提升。
信息科技的提升推动着传统银行不断探索新的经营模式,同时,在“互联网+”概念的影响下互联网企业开始涉足银行金融业。这也激发了具有传统银行背景的“直销银行”和基于互联网企业背景的民营“直销银行”间的竞争。近来,IT厂商不断研发大数据产品,越来越多的开源大数据解决方案使用分布式架构来加强存储和计算数据的能力。直销银行也相继采用分布式文件系统和分布式计算。
成绩分析为学生管理提供指导,为教学管理决策提供依据。传统的成绩分析只是对均值、挂科率等数据进行简单的统计分析,具有一定的局限性。文章在飞行学生成绩管理中,引入支持向量机SVM这种监督学习算法。将飞行学生的平时成绩和纪律表现等多个维度的数据作为输入,将执照通过情况标记为正类和负类,并作为模型输出。实验结果表明,支持向量机在飞行学生执照通过与否的预测中,能达到较高的准确率,可为学生管理者提供良好的决策依据。