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        部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車多發(fā)故障排除技術(shù)研究

        2018-07-27 05:15:08
        關(guān)鍵詞:精準(zhǔn)度靜電天線

        (濟(jì)南軍區(qū) 總醫(yī)院信息科,濟(jì)南 250031)

        0 引言

        近年來大自然災(zāi)害頻繁發(fā)生,我國受到大自然災(zāi)害而死亡的人數(shù)高達(dá)10萬人,經(jīng)濟(jì)損失更是達(dá)到了2.5萬億元左右,這期間免不了部隊(duì)人員的傷亡,為了減少該現(xiàn)象的發(fā)生,使用部隊(duì)遠(yuǎn)程醫(yī)療會(huì)診車對(duì)受傷人員進(jìn)行緊急救治。遠(yuǎn)程醫(yī)療會(huì)診車主要負(fù)責(zé)對(duì)應(yīng)急條件下的視頻、圖像和音頻進(jìn)行智能傳輸,為受傷較為嚴(yán)重的人員進(jìn)行早期治療,為遠(yuǎn)程專家會(huì)診提供支持,并為遠(yuǎn)程會(huì)診提供支援平臺(tái)[1]。專家雖然能夠利用會(huì)診車對(duì)受傷人員進(jìn)行救治,但是常常因?yàn)檐囕v出現(xiàn)多發(fā)故障,導(dǎo)致受傷人員不能被緊急治療,耽誤了最佳治療時(shí)間,為此應(yīng)及時(shí)對(duì)部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車出現(xiàn)的故障進(jìn)行排除。會(huì)診車出現(xiàn)故障的主要原因有:天線無法展開、GPS無法定位、信號(hào)質(zhì)量差,其中天線無法展開是由拋物面天線無法正常展開造成的,GPS無法定位是由天線尋址時(shí)間超長(zhǎng)造成的,而信號(hào)質(zhì)量差是由天線定位完畢后,信號(hào)強(qiáng)度增加而信號(hào)質(zhì)量下降造成的[2]。采用傳統(tǒng)排除技術(shù)受到天氣和靜電問題影響,導(dǎo)致排查效果較差,為此,采用基于Agent技術(shù)對(duì)部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車多發(fā)故障進(jìn)行排除。

        1 基于Agent多發(fā)故障排除技術(shù)研究

        針對(duì)傳統(tǒng)采用的容錯(cuò)排除技術(shù)存在排除效果差的問題,設(shè)計(jì)了故障排除方案,從根本上徹底鏟除多發(fā)故障。多發(fā)故障排除方案設(shè)計(jì)的思路為:從會(huì)診車出現(xiàn)故障信號(hào)特征出發(fā),定義錯(cuò)誤信息和有效信息兩者的關(guān)系,采取Agent排除方案,將故障信息排查出來[3]。Agent具有良好自治性和協(xié)作性,能夠適用于大數(shù)據(jù)庫的故障排除,通過該技術(shù)可有效完成故障排除工作,對(duì)會(huì)診車出現(xiàn)的故障隱患進(jìn)行診斷。

        1.1 多發(fā)故障信號(hào)特征提取

        由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)帶動(dòng)了信息流快速發(fā)展,會(huì)診車中所有病人信息以及車輛活動(dòng)信息都是通過信息流傳輸?shù)?,無論出現(xiàn)哪種信息流,其實(shí)質(zhì)上就是信號(hào),既然是信號(hào),就一定具備形狀、大小和強(qiáng)弱方面的特征,利用該特征來描述會(huì)診車產(chǎn)生的多發(fā)故障[4]。

        會(huì)診車天線無法展開主要是因?yàn)樾l(wèi)星設(shè)備在惡劣天氣下進(jìn)行了長(zhǎng)時(shí)間的工作,并在工作后沒有及時(shí)對(duì)天線進(jìn)行清理,造成拋物面天線連接生銹;GPS無法定位主要是因?yàn)镚PS信號(hào)出現(xiàn)水膜,導(dǎo)致信號(hào)變得極為微弱,而且不穩(wěn)定,該故障多發(fā)生于春、夏季的清晨時(shí)分,GPS信號(hào)水膜出現(xiàn)次數(shù)較多;信號(hào)質(zhì)量差主要是因?yàn)樘炀€指向方向具有高大且不易穿透的物體,導(dǎo)致信號(hào)定位不準(zhǔn)確,衛(wèi)星參數(shù)設(shè)置不正常[5]。從故障信息特征角度出發(fā),對(duì)出現(xiàn)故障信號(hào)和正常信號(hào)之間的關(guān)系,利用示意圖來表示,如圖1所示。

        圖1 信號(hào)特征關(guān)系示意圖

        根據(jù)圖1可知:信號(hào)特征關(guān)系是由故障信號(hào)和正常信號(hào)組成的,其中故障信號(hào)包括合乎邏輯和不合乎邏輯兩種[6]。設(shè)I為信號(hào)全集;A為正常狀態(tài)下信號(hào);B為故障出現(xiàn)的信號(hào);B1為合乎邏輯信號(hào);B2為不合乎邏輯信號(hào),其間的關(guān)系如下所示:

        I=A∪B和B=B1∪B2

        (1)

        也就是:

        I=A∪B1∪B2

        (2)

        變換即為:

        B2=I-A-B1

        (3)

        通過Agent之間通訊,并結(jié)合公式(3)可知:故障是信號(hào)特征集合中的非正常信息流,而且是不合乎邏輯部分的集合B2。

        1.2 故障排除流程設(shè)計(jì)

        多發(fā)故障排除方案流程設(shè)計(jì)如圖2所示。

        圖2 故障排除流程圖

        由圖2可知:從信息流中找到異常狀態(tài)信息,并與正常信息進(jìn)行對(duì)比,將超出常態(tài)標(biāo)準(zhǔn)的信息視為故障信息,其中故障信息不一定就是錯(cuò)誤信息,而不合乎邏輯的才是錯(cuò)誤信息,為此需對(duì)該信息進(jìn)行診斷。將數(shù)據(jù)與信息預(yù)處理結(jié)果傳輸?shù)焦收显\斷過程中,對(duì)異常信息發(fā)出警告,并進(jìn)行反向推理,獲取與故障發(fā)生位置相關(guān)的具體信息[7]。通過Agent之間協(xié)作,將故障信息進(jìn)行等級(jí)劃分,并使用不同顏色作為警告標(biāo)志,不受到天氣因素影響,準(zhǔn)確獲取會(huì)診車故障程度,具體異常信息警告等級(jí)劃分如表1所示。

        表1 異常信息警告級(jí)別表

        根據(jù)上述異常信息警告等級(jí)的劃分,可將警告信息采集的結(jié)果存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)層中,該數(shù)據(jù)層包括會(huì)診車基本設(shè)備參數(shù)、信息以及網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)等。采用主動(dòng)輪詢采集方法,獲取會(huì)診車所有設(shè)備零件的性能參數(shù),并設(shè)定閾值[8]。如果閾值較大,那么可生成相應(yīng)故障信息;反之,如果閾值較小,那么相對(duì)較低等級(jí)的報(bào)警信息就會(huì)將此條故障信息掩蓋。

        1.3 排除技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

        由上述設(shè)計(jì)流程,可實(shí)現(xiàn)會(huì)診車的故障排除。當(dāng)Agent在會(huì)診車行駛過程中工作時(shí),使用的確定主體目標(biāo)BDI模型受到時(shí)間限制,在搜索故障位置時(shí),隨著外界變化,搜索位置也發(fā)生了改變,造成故障位置的“過時(shí)”搜索[9]。因此,在實(shí)際動(dòng)態(tài)環(huán)境中,使用基于動(dòng)態(tài)模型的Agent技術(shù)來實(shí)現(xiàn)多發(fā)故障的排除。如圖3所示,給出了具體的Agent反應(yīng)結(jié)構(gòu)圖。

        圖3 Agent反應(yīng)結(jié)構(gòu)圖

        根據(jù)圖3中各個(gè)規(guī)則動(dòng)作之間的聯(lián)系,將感知信號(hào)與動(dòng)作行為連接起來,當(dāng)前動(dòng)態(tài)環(huán)境與排除動(dòng)作為Agent排除技術(shù)的內(nèi)部決策結(jié)構(gòu),而條件-動(dòng)作規(guī)則為多發(fā)故障排除所需的背景信息,根據(jù)表1中的異常信息警告級(jí)別建立多發(fā)故障排除指標(biāo),并構(gòu)建故障模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車多發(fā)故障的合理排除。

        1.3.1 多發(fā)故障排除指標(biāo)

        在Agent反應(yīng)結(jié)構(gòu)框圖下構(gòu)建的多發(fā)故障排除指標(biāo)包括:天線無法展開、GPS無法定位、信號(hào)質(zhì)量差。根據(jù)該指標(biāo)建立的故障排除體系具體內(nèi)容有:及時(shí)對(duì)天線進(jìn)行清理、手動(dòng)處理GPS天線水膜、調(diào)整天線位置。其中及時(shí)對(duì)天線進(jìn)行清理可適時(shí)將拋物面天線連接處的同軸螺釘擰松,并在該處添加潤(rùn)滑油;手動(dòng)處理GPS天線水膜可及時(shí)清除天線積水,并根據(jù)衛(wèi)星位置進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整;調(diào)整天線位置可移動(dòng)會(huì)診車輛,使車輛遠(yuǎn)離高大建筑物,調(diào)整天線方位,正確設(shè)置衛(wèi)星參數(shù)。傳統(tǒng)部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車多發(fā)故障排除技術(shù)都是在單一環(huán)境下對(duì)某一個(gè)信號(hào)特征進(jìn)行構(gòu)建的,而采用Agent排除技術(shù)是在不會(huì)受到靜電干擾的動(dòng)態(tài)環(huán)境下,綜合不同故障排除指標(biāo)展開研究的。

        從故障發(fā)生概率和故障發(fā)生損失兩方面進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)體系的構(gòu)建,可充分體現(xiàn)部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車多發(fā)故障發(fā)生的可能性,也可權(quán)衡故障的發(fā)生給社會(huì)經(jīng)濟(jì)所帶來的損失,具體指標(biāo)體系的建立如圖4所示。

        圖4 多發(fā)故障排除指標(biāo)體系

        1.3.2 構(gòu)建故障排除模型

        根據(jù)上述建立的指標(biāo)體系構(gòu)建故障排除模型,在遠(yuǎn)程環(huán)境下,對(duì)會(huì)診車多發(fā)故障進(jìn)行分析目的就是為了排除故障對(duì)會(huì)診車的影響。針對(duì)多發(fā)故障造成的會(huì)診車無法對(duì)傷員進(jìn)行緊急救治,設(shè)計(jì)了故障模型,其中包括故障發(fā)生的概率和經(jīng)濟(jì)損失概率,故障造成的所有損失就是這兩種概率的乘積,即為多發(fā)故障損失模型:

        S=f(p1×p2)

        (4)

        由公式(4)可知:S為遠(yuǎn)程會(huì)診車出現(xiàn)故障所造成的損失。

        f為故障信息流信號(hào)特征的模型函數(shù),根據(jù)公式(3)可知,排除掉不合乎邏輯的B2。

        p2為經(jīng)濟(jì)損失概率,該故障損失主要是由會(huì)診車故障所造成的經(jīng)濟(jì)損失和傷亡人員所造成的人身安全損失這兩部分組成的。

        根據(jù)該故障排除模型,可準(zhǔn)確獲取故障所造成全部損失,通過損失可確定故障發(fā)生點(diǎn),由此設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)方案。

        1.3.3 實(shí)現(xiàn)方案

        Agent數(shù)據(jù)庫要處理的信號(hào)特征是具有混沌狀態(tài)的特征,其中包含不合乎邏輯的錯(cuò)誤信息,為此,需先對(duì)信息流進(jìn)行劃分。采用常態(tài)特征標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)圖2設(shè)計(jì)的反饋?zhàn)灾鲗W(xué)習(xí)抓住混沌信號(hào)特征中的不合乎邏輯錯(cuò)誤信息,形成動(dòng)態(tài)的常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)特征。該特征是一段時(shí)間內(nèi)故障排除允許誤差范圍的若干信息值,具有動(dòng)態(tài)變化屬性,將此信息值作為判斷異常信息的依據(jù)。將信息流與此信息值相比,如果超出允許誤差的1%,那么將信息歸納到故障信息,會(huì)診車出現(xiàn)了多發(fā)故障。將挑選出來的故障信息進(jìn)行邏輯診斷,如果為合乎邏輯的正常信息,就需讓其返回到主流數(shù)據(jù)中;如果為不合乎邏輯的錯(cuò)誤信息,就需對(duì)其進(jìn)行錯(cuò)誤修復(fù),同時(shí),該錯(cuò)誤信息需進(jìn)行自主學(xué)習(xí),改善錯(cuò)誤序列,變成正常序列補(bǔ)充到Agent數(shù)據(jù)庫之中。該種學(xué)習(xí)方式,促使整個(gè)邏輯診斷都處于一個(gè)封閉狀態(tài),不會(huì)受到天氣和靜電問題的影響。

        設(shè)置AgentT為正常狀態(tài)下的任務(wù)結(jié)束標(biāo)識(shí),AgentF為異常狀態(tài)下的任務(wù)結(jié)束標(biāo)識(shí)。AgentT是對(duì)采集的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),分析該信息在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)的概率,計(jì)算出現(xiàn)最高概率信息為中心的頻帶范圍內(nèi)所有信息的平均值,將該平均值作為下一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的AgentF常態(tài)標(biāo)準(zhǔn)。AgentF在這個(gè)時(shí)間段內(nèi),利用AgentT輸出的常態(tài)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)信號(hào)特征進(jìn)行劃分,并提取出與之相關(guān)的故障信息,完成對(duì)部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車多發(fā)故障的排除工作。

        針對(duì)部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車多發(fā)故障排除技術(shù)的研究,首先分析了多發(fā)故障出現(xiàn)的信號(hào)特征,并繪制示意圖,將故障信號(hào)包括的合乎邏輯和不合乎邏輯信號(hào)挑選出來,利用關(guān)系式剔除不合乎邏輯部分的集合。然后設(shè)計(jì)多發(fā)故障排除方案流程,從信息流中找到合乎邏輯的異常狀態(tài)信息,并與正常信息進(jìn)行對(duì)比,根據(jù)對(duì)比結(jié)果設(shè)立了異常信息警告等級(jí)表,根據(jù)該等級(jí)表可準(zhǔn)確獲取故障程度。最后通過Agent反應(yīng)結(jié)構(gòu)圖,建立多發(fā)故障排除指標(biāo),并構(gòu)建故障模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車多發(fā)故障的合理排除。

        2 驗(yàn)證分析

        通過構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境對(duì)部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車多發(fā)故障排除技術(shù)研究的有效性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

        2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

        實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建選擇某家公司由混合式交換機(jī)組成的平臺(tái),并選擇某部隊(duì)的遠(yuǎn)程會(huì)診車,通過實(shí)時(shí)發(fā)送信息流進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M;在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)內(nèi)安裝控制器,監(jiān)控并轉(zhuǎn)發(fā)混合式交換機(jī)的全部數(shù)據(jù);采用24寸顯示屏顯示故障發(fā)生位置,通過該顯示屏對(duì)故障進(jìn)行排除。

        2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        采用的Agent排除技術(shù)不會(huì)受到天氣和靜電問題的影響,依然具有較高的排出精準(zhǔn)度。為了驗(yàn)證這兩點(diǎn),進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),如下所示:

        2.2.1 天氣問題

        由于遠(yuǎn)程會(huì)診車需要在惡劣天氣下進(jìn)行會(huì)診,車輛的各個(gè)性能會(huì)受到一定程度的影響。尤其是在救災(zāi)工作中,長(zhǎng)時(shí)間處于高溫天氣或低溫天氣都會(huì)造成箱體無法正常運(yùn)轉(zhuǎn),導(dǎo)致會(huì)診工作無法正常進(jìn)行,為此,需在該條件下對(duì)出現(xiàn)的故障排除問題進(jìn)行研究。采用傳統(tǒng)排除技術(shù)受到天氣影響,無法準(zhǔn)確獲取排除信息,導(dǎo)致排除精準(zhǔn)度下降;而采用Agent排除技術(shù)是在一個(gè)封閉狀態(tài)下實(shí)施的技術(shù),不會(huì)受到天氣影響,能夠準(zhǔn)確獲取排除信息。為了驗(yàn)證該點(diǎn),將兩種排除技術(shù)進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖5所示。

        圖5 兩種技術(shù)在天氣影響下排除精準(zhǔn)度對(duì)比結(jié)果

        由圖5可知:兩種排除技術(shù)精準(zhǔn)度在正常情況下都可達(dá)到80%以上,處于高溫天氣下傳統(tǒng)技術(shù)多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度可達(dá)到41%,而基于Agent技術(shù)多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度可達(dá)到85%,兩者相差44%;處于降雨天氣下傳統(tǒng)技術(shù)多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度可達(dá)到59%,而基于Agent技術(shù)多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度可達(dá)到81%,兩者相差22%;處于大霧天氣下傳統(tǒng)技術(shù)多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度可達(dá)到56%,而基于Agent技術(shù)多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度可達(dá)到82%,兩者相差26%;處于大風(fēng)天氣下傳統(tǒng)技術(shù)多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度可達(dá)到40%,而基于Agent技術(shù)的多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度可達(dá)到83%,兩者相差43%;處于低溫天氣下傳統(tǒng)技術(shù)多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度可達(dá)到38%,而基于Agent技術(shù)的多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度可達(dá)到85%,兩者相差47%。由此可知,當(dāng)會(huì)診車處于低溫天氣下,兩種技術(shù)排除精準(zhǔn)度相差最大。傳統(tǒng)技術(shù)在惡劣天氣下,排除精準(zhǔn)度受到較大影響,始終沒有超過60%,且當(dāng)會(huì)診車處于低溫天氣下,傳統(tǒng)技術(shù)排除精準(zhǔn)度達(dá)到了最低;而基于Agent技術(shù)的多發(fā)故障排除精準(zhǔn)度并沒有受到較大影響,當(dāng)會(huì)診車處于降雨天氣下,排除精準(zhǔn)度達(dá)到了最低,但也高于80%。

        綜上所述,采用Agent排除技術(shù)是在一個(gè)封閉狀態(tài)下實(shí)施的技術(shù),不會(huì)受到天氣影響,能夠準(zhǔn)確獲取排除信息,為會(huì)診車多發(fā)故障排除提供有效支持。

        2.2.2 靜電問題

        由于部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車需要在不同地區(qū)進(jìn)行支援會(huì)診,長(zhǎng)時(shí)間在車內(nèi)工作,會(huì)診人員的身體會(huì)帶有或多或少的靜電。如果靜電對(duì)精密設(shè)備或者會(huì)診人員健康帶來危害,那么將會(huì)導(dǎo)致會(huì)診工作無法正常進(jìn)行,為此,需在該條件下對(duì)出現(xiàn)的故障排除問題進(jìn)行研究。采用傳統(tǒng)排除技術(shù)受到靜電問題影響,使精密設(shè)備受到靜電干擾,無法準(zhǔn)確獲取故障信息,造成排除精準(zhǔn)度下降;而采用Agent排除技術(shù)是在一個(gè)封閉狀態(tài)下實(shí)施的技術(shù),不會(huì)受到靜電問題的影響,能夠準(zhǔn)確獲取排除信息。為了驗(yàn)證該點(diǎn),將兩種排除技術(shù)進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖6所示。

        圖6 兩種技術(shù)在靜電問題影響下排除精準(zhǔn)度對(duì)比結(jié)果

        由圖6可知:兩種排除技術(shù)精準(zhǔn)度在正常情況下都可達(dá)到80%以上,當(dāng)靜電干擾強(qiáng)度增加到2萬伏時(shí),傳統(tǒng)技術(shù)排除精準(zhǔn)度與基于Agent技術(shù)排除精準(zhǔn)度都下降,分別達(dá)到78%和80%。隨著靜電干擾強(qiáng)度增加,兩種技術(shù)排除精準(zhǔn)度呈折線形式下降,但基于Agent技術(shù)呈現(xiàn)上下波動(dòng)趨勢(shì),最終降為38%和50%。由于在實(shí)際狀態(tài)下,人們能夠承受的靜電最高可達(dá)到12萬伏,為此,在該條件下采用Agent技術(shù)能夠使排除精準(zhǔn)度最低達(dá)到75%。由此可知,在實(shí)際生活中,靜電干擾對(duì)傳統(tǒng)排除技術(shù)影響較大。

        綜上所述,采用Agent排除技術(shù)是在一個(gè)封閉狀態(tài)下實(shí)施的技術(shù),不會(huì)受到靜電干擾問題的影響,能夠準(zhǔn)確獲取排除信息,為會(huì)診車多發(fā)故障排除提供有效支持。

        2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論

        根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,可得出實(shí)驗(yàn)結(jié)論:

        采用Agent排除技術(shù)是在一個(gè)封閉狀態(tài)下實(shí)施的技術(shù),不會(huì)受到天氣和靜電干擾問題的影響,能夠準(zhǔn)確獲取排除信息,為會(huì)診車多發(fā)故障排除提供有效支持。采用該技術(shù)使排除精準(zhǔn)度最高達(dá)到90%,最低也可達(dá)到75%。結(jié)合上述內(nèi)容可知,采用Agent技術(shù)對(duì)部隊(duì)遠(yuǎn)程會(huì)診車多發(fā)故障排除研究是具有合理性的。

        3 結(jié)束語

        國內(nèi)外對(duì)于會(huì)診車多發(fā)故障的研究主要集中在故障發(fā)生前后恢復(fù)的技術(shù)上,通過研究發(fā)現(xiàn),這種技術(shù)在對(duì)故障處理前后,容易受到天氣和靜電干擾問題的影響,導(dǎo)致故障排除精準(zhǔn)度較低,無法從根本上消除故障,為此,提出了基于Agent技術(shù)對(duì)會(huì)診車多發(fā)故障進(jìn)行排除。該課題的研究可從信號(hào)根本特征出發(fā),分析故障特點(diǎn),將故障有效和無效信息分離,結(jié)合Agent自適應(yīng)特點(diǎn)產(chǎn)生特征標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)排除故障。雖然該課題研究故障排除關(guān)鍵技術(shù)具有重要應(yīng)用價(jià)值,但是相對(duì)于異常信息的邏輯診斷還需進(jìn)一步完善。

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