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大面积低功耗冷凝模块核心是微通道换热+自然冷/变频耦合+智能控温，以单位面积低功耗（≤50W/㎡）实现大面覆盖（单模块≥10㎡），适配数据中心、工业厂房、农业温室等场景。 一、核心原理与技术路线 核心逻辑：强化换热+功耗分级+冷源复用，在满足大面积冷凝需求的同时压减能耗。 技术组合（按需搭配）： 被动强化（基础）：微通道扁管+百叶窗翅片，换热面积提升300%，风阻降40%，风机功耗减20-35%。 自然冷耦合（关键）：氟泵/水侧自然冷，室外低温时停压缩机，功耗降70-90%。 主动变频（动态适配）：变频压缩机+EC风机，按负荷动态调功率，部分负荷功耗降50%+。 蒸发冷凝（高温场景）：水膜蒸发强化换热，能效较传统风冷提升40%，单位面积耗电≤0.32kWh/(㎡·h)。 关键指标：单位面积功耗、换热效率（EER/COP）、覆盖面积、迎风面风速、漏风率、噪音（≤65dB(A)）。

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非定位感知无人机核心是无GNSS依赖的自主感知+即时决策，靠多传感器融合与轻量化AI算法，在无GPS/北斗、无预建地图、无外部定位信号的场景下完成避障、路径规划与协同作业，适配室内、地下、城市峡谷等GNSS失效环境。 一、核心原理与技术路线        核心逻辑：环境特征提取+局部状态估计+实时轨迹生成，放弃全局定位，以“相对位置+即时感知”驱动飞行，响应≤5ms。 主流技术方案（按需组合）： V-SLAM 视觉主导：单目/双目/鱼眼相机+IMU融合，提取环境特征计算相对位姿，适配光照良好场景，成本低，精度0.1-0.5m。 LiDAR 即时感知：单帧LiDAR点云+CoNi‑OA等快速算法，5ms生成无碰撞轨迹，适配弱光/复杂遮挡，精度0.05-0.2m。 多传感器融合：视觉+LiDAR+IMU+超声，全天候鲁棒，适合矿山、隧道等恶劣场景，感知盲区降至3%以下。 集群协同感知：分布式计算+群体信息共享，单无人机发现障碍后全网同步，编队/集群作业效率提升50%。 关键指标：感知响应时间、相对定位精度、避障成功率（≥99%）、续航、负载能力、抗干扰性、最大飞行速度。

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非物理隔离隔音模块核心是不破坏原有结构、非全封闭阻断，靠吸声/阻尼/弹性隔离/主动降噪等组合，实现快速安装与空间复用，适配建筑、工业、交通等场景。以下是核心要点与落地方案 。 一、核心原理与技术路线 核心机制（按需组合）：          被动型（主流）：吸声（多孔材料→声能转热能）+阻尼（损耗振动）+弹性隔离（Mass‑Spring‑Mass，阻断固体传声），计权隔声量25‑40dB。 主动型（低频补强）：麦克风拾音→处理器生成反相声波→扬声器抵消，适配100‑500Hz低频，降噪量15‑25dB。 声学超材料（前沿）：亚波长结构实现宽频反射/吸收，轻量化且隔声性能优异。 关键指标：计权隔声量Rw、降噪系数NRC、适配频率、安装厚度、面密度、可拆性。

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2 米以内手持指定金属探测设备，核心是精准频段匹配+定向天线设计+抗干扰算法，既能锁定目标金属类型，又能控制探测范围，适配安检、考古、工业探伤等场景。以下是核心选型与设计要点： 一、核心技术原理与探测机制 指定金属识别：基于金属电导率/磁导率差异，通过调节发射频率（如低频测铁磁金属、高频测非铁磁金属），配合相位分析，筛选目标金属（如区分铜、铁、铝、金银）。 2 米内范围控制：采用定向电磁感应，通过线圈匝数、发射功率精准调校（功率不宜过高，避免超范围探测），搭配距离校准算法，限定有效探测半径≤2米。 主流探测类型： 脉冲感应型（PI）：抗矿化能力强，适合户外考古，可穿透土壤/砖石，2米内可探测大体积金属（如铁罐、钢管）。 甚低频型（VLF）：金属识别精度高，适合安检区分违禁金属（如刀具）与普通金属（如钥匙、皮带扣）

我爱方案网    47人浏览/3人投稿    16天前    待托管赏金

1、实现三相电机降压起动，通信RS485、需要上位机显示运行参数和故障、输入电压380VAC、功率5.5KW； 2、详细方案、联系沟通。

电鸭    19人浏览/8人投稿    16天前    待托管赏金

根据社区规定重新完善信息发布： 我们团队一群位于纽约和硅谷的创业公司（成员人数5+团队）， 目前招聘一名Python 后端工程师 / 平台工程师（数据分析 + LLM + 运维） 远程工作，年薪大约30w+根据个人经验能力 岗位职责 负责现有后台服务的维护与迭代开发，包括： data_service（FastAPI + SQLite/PostgreSQL） chatbot（FastAPI + ReAct + OpenAI/LLM 工具链） 维护和优化 API 接口（REST + SSE 流式接口），保证在 Cloudflare / Nginx / ALB 等反向代理后的稳定性和性能。 负责服务器与基础设施运维： AWS EC2 上的服务部署、进程管理、日志与监控 Nginx / systemd / Python 虚拟环境的日常维护 设计与优化数据库结构与查询性能（主要是 PostgreSQL + SQLite，部分 DuckDB / Chroma 向量库）。 排查和修复线上问题（网络超时、SSE 断流、资源占用、性能瓶颈等），编写必要的工具脚本和诊断脚本。 与前端同学接口联调，根据设计完成开发工作。 编写技术文档、运维手册，梳理部署流程和故障处理 SOP。 任职要求 计算机或相关专业本科及以上，或具备同等工程经验。 3 年以上 Python 后端开发经验，扎实掌握： Python 异步编程（asyncio）基础 FastAPI / Starlette 等 Web 框架 SQLAlchemy 或类似 ORM 熟悉关系型数据库：PostgreSQL 必须会，了解 SQLite 的特点及限制；能写高质量 SQL，理解索引、事务与锁。 熟悉 Linux 环境下的开发与运维： 日常使用 SSH、systemctl、journalctl、ps/top、nginx 等 能独立在 Linux 服务器上部署、排查和优化 Python 服务 有实际的云上部署经验，优先 AWS（EC2、Security Group、简单的监控/告警）。 理解 HTTP 协议、反向代理和长连接机制： 基本的 Nginx 配置 了解 SSE / WebSocket / HTTP/2/HTTP/3 基本原理和常见问题（超时、断流、反向代理配置） 有使用第三方 API 的经验，特别是 OpenAI API 或其它 LLM API，了解速率限制、错误重试、日志与观测。 具备良好的代码质量意识，会写基础单元测试，能阅读和维护现有Python 项目。 英文文档阅读能力良好（能读官方文档、GitHub issue、报错信息）。 加分项（非必须） 有数据分析 / 金融数据相关背景，对数据质量、报表、图表（Plotly / pandas）有经验。 用过向量数据库或嵌入检索（如 Chroma、FAISS 等），了解 RAG 基本概念。 熟悉 Docker / CI/CD（比如 GitHub Actions / GitLab CI），能把部署流程标准化。 有处理生产环境性能问题和“疑难杂症”的实战经验，能系统性地做监控和日志分析。 你如果要更简短版本，可以保留“职责 + 要求”里最关键的三块： Python/FastAPI + PostgreSQL/SQLite、Linux/AWS 运维 + SSE/Cloudflare/Nginx 这一串。

电鸭    68人浏览/9人投稿    16天前    待托管赏金

VUE3体系，实现数据的增删改查，和文件上传、下载、预览、文件与数据绑定的功能； 预算2K; 可以做，联系我 可以联系 滴滴滴 您好，联系您的邮箱了 全栈，这个我做过很多了，滴滴 我可以，全栈 全栈，联系我 找到人了没？我可以 十年全栈，欢迎联系 可联系 我全栈