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    PLC 控制系统的电气隔离技术

    一般工业控制系统既包括弱电控制部分,又包括强电控制部分。为了使两者之间既保持控制信号联系,又要隔绝电气方面的联系,即实行弱电和强电隔离,是保证系统工作稳定,设备与操作人员安全的重要措施。电气隔离目的之一是从电路上把干扰源和易干扰的部分隔离开来,从而达到隔离现场干扰的目的。 一、信号隔离 信号的隔离目的之一是把引进的干扰通道切断,使测控装置与现场仅保持信号联系,不直接发生电的联系。工控装置与现场信号之间常用的隔离方式有光电隔离、脉冲变压器隔离、继电器隔离和布线隔离等。 1.光电隔离 光电隔离是由光电耦合器件来完成的。其输入端配置发光源,输出端配置受光器,因而输入和输出在电气上是完全隔离的。由于光电耦合器的输入阻抗(100Ω~1kΩ)与一般干扰源的阻抗(105~106Ω)相比较小,因此分压在光电耦合器的输入端的干扰电压较小,它所能提供的电流并不大,不易使半导体二极管发光。另外光电耦合器的隔离电阻很大(约 1012Ω)、隔离电容很小(约几个 pF),所以能阻止电路性耦合产生的电磁干扰,被控设备的各种干扰很难反馈到输入系统。

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    bootStrapTableJs 怎么引入VUE进行做项目

    首先这是一款处理表格的js,我们如果写element习惯了会发现其实表格的处理是业务中相对简单的,他没有什么很强的交互,就是拿到数据,按照头部和body对应起来就可以了,更新什么的也是没关系的,因为毕竟可以拿到当前行的数据,调更新接口就可以了,表格能说的就是分页的操作了,很多的js处理这块都不是很友好,分页可以分为客户端分页和服务端分页,一般相对大一点的项目会服务端分页,原因也很简单,每一次拿到的数据都不是很多,都是一页的数据,我们默认一般是5-20条就不少了,这样对页面渲染的压力也不大,但是如果项目或者数据不是很大的情况下还是建议是客户端分页,这样的好处是减少页面的请求次数,提升页面的性能,今天介绍的bootStrapTableJs是一款既可以客户端分页也可以服务端分页的神器,还支持客户端或者服务端模糊搜索等功能

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    SuperLine3D:从3D点到3D线

    这个工作来自于浙江大学和DAMO academy。在点云配准领域,尽管已经有很多方法被提出来,但是无论是传统方法,还是近年来蓬勃发展的基于深度学习的三维点云配置方法,其实在真正应用到真实的LiDAR扫描点云帧时都会出现一些问题。造成这种困窘的一个主要的原因在于LiDAR扫描到的点云分布极不均匀。具体而言,相较于RGBD相机,LiDAR的有效扫描深度要大很多。随着深度的增大,其激光发射出去的扇面将会变得稀疏。因此,即使是扫描同一目标或场景的点云帧之间,其尺度并不一致。导致想要研究的关键点周围的邻域点分布也存在较大不同,难以通过这些3D点的特征描述关联起点云帧。这个问题一直以来都十分棘手。这个工作独辟蹊径,提出对于这种点云数据,不再通过3D点来构建关联以实现点云配准,而是研究点云数据中的高层次的几何原语。这种做法直观来说是有道理的,因为这些高层次的几何原语通常会有较大的支撑点集,换句话说,其对于点云扫描和采样具有较大的鲁棒性,通常不会因为某个点没有被记录而影响相应几何原语的提取。同时,几何原语通常具有更具体的特征和几何结构,例如一条直线、一个平面等,其更容易构建不同帧间的关联,避免误匹配。但是,这种研究思路通常难度较大,原因在于缺乏足够的有标签的数据集。在这种情况下,这个工作显得极其重要,它不仅仅提供了一个数据集自动标注模型,同样也是少数真正开始探索几何原语用于点云配准任务的先河性的工作。

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    Science:Julich-Brain:一个新的细胞结构水平的概率脑图谱

    细胞结构是人类大脑在微结构上出现分离的基本生物原理,但就目前为止,还没有出现一个考虑到细胞层面及个体差异的人类脑图谱出现。本文介绍了Julich(德国于利希)实验室的最新研究成果——Julichu-Brain,这是一个包含皮层区域和皮层下核的细胞结构图的3D图谱。该图谱以概率的方式考虑了个体大脑之间的差异。除此以外,构建这样的一个脑图谱是需要大量的数据和工作量的,开发过程中需要开发嵌套的、相互依赖的工作流(working pipeline),使用该工具流可以检测大脑区域之间的边界、数据处理、追踪来源,以及灵活地执行不同工作流程,以处理不同空间尺度上的大量数据(这个工作流可能在日后起到更多的作用,开发更多的研究成果)。使用间隙映射的方法可以补充皮层映射,以实现完全的皮层覆盖。并且本图谱的开发考虑后续的动态进展,随着图谱绘制在不同方面的进展的调整,本图谱可以支持健康受试者和患者的神经影像学研究,以及建模和仿真,并可进行互操作,以连接其他脑图谱和资源。文章发表在Science杂志。

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