Mongo Beijing 3月3日

runer 2011-03-01 09:42:01

正好现在用mongoDB,过去听听

这儿有兄弟过去吗？

http://www.10gen.com/conferences/mongobeijing2011

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完美灬缺陷 2011-03-03

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深圳的漂过。。。

amos1989 2011-03-02

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深圳的漂过。。。

runer 2011-03-02

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晕，没人关注这事！

lds1ove 2011-03-01

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内容概要：本文介绍了基于共聚焦光学的大坡度粗糙面三维测量技术，重点解决芯片弹坑深度检测中的高陡壁、低反射率和表面粗糙等复杂工况下的无损测量难题。通过采用中图仪器VT6100共聚焦显微镜，结合尼普科夫转盘结构与弱光解析算法，突破传统光学干涉和接触式测量的物理限制，实现最高71.8度倾角的陡壁无损重建，精确测定弹坑深度在1.2-1.7μm之间，系统重复性精度≤12nm，保障了IC封装过程中三维形貌数据的完整性与高信度。; 适合人群：半导体制造领域的质量控制工程师、测试工程技术人员、封装工艺研发人员以及从事高精度光学测量设备选型的技术决策者；具备一定光学测量或微电子工艺背景的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于芯片烧蚀或制程中产生的弹坑三维形貌无损检测；②支持先进封装中对微裂纹风险、应力分布建模所需的高精度几何边界条件输入；③替代传统接触式或常规光学手段，提升产线检测精度与可靠性。; 阅读建议：此资源侧重于工程应用层面的技术验证与指标对比，建议结合实际检测需求，参考其测量链条设计与不确定度控制逻辑，用于设备选型论证和技术方案优化。

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内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）与凸优化算法相结合的电动车优化调度方法，并通过Matlab代码实现具体应用。研究构建了一个综合考虑电网负荷、用户经济收益及电池损耗等多维度约束与多目标优化的调度模型，充分发挥MPC的滚动优化能力和凸优化在求解效率与稳定性方面的优势，以提升调度方案的实时性与可靠性。文中系统阐述了MPC与凸优化的理论基础、融合算法的设计流程，并通过仿真验证了该方法在平抑电网负荷波动、降低用户用电成本以及延长电池使用寿命等方面的显著成效。; 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①为电力系统中的电动汽车集群调度提供一种先进的优化解决方案；②研究MPC与凸优化结合在处理多目标、多约束动态优化问题上的具体实现与性能表现；③为相关领域的算法开发与仿真研究提供Matlab代码参考。; 阅读建议：此资源以Matlab代码实现为核心，强调算法的实际应用与仿真验证。读者在学习时应重点关注调度模型的数学建模过程、MPC框架的搭建以及凸优化问题的求解方法，并结合提供的代码进行调试与复现，以深入理解算法细节和优化效果。

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