当前位置: 首页 > news >正文

CAN-bus总线在冷链运输中的应用

CAN-bus总线在冷链运输中的应用

如图1所示,疫苗冷链是指为保证疫苗从疫苗生产企业到接种单位运转过程中的质量而装备的存储、运输冷藏设施、设备。由于疫苗对温度敏感,从疫苗制造的部门到疫苗使用的现场之间的每一个环节,都可能因温度过高而失效。在储运过程中,一旦温度超过2℃~8℃,疫苗就要被销毁。

图1 冷链运输示意图(图片来源于网络)

为此,疫苗冷链运输过程中确保温度的稳定是重中之重。冷链运输集装箱和配送车中都配有冷藏系统。如图2所示,为了保证通讯的实时可靠,其中冷藏机组和整车控制器主要以CAN-bus总线通信的方式。市面上也存在各种针对冷链物流的CAN总线传感器。

图 2冷链运输冷藏系统示意图

ZWS-CAN智慧云赋能“冷链运输”行业

物资运输过程中,如何远程实时的监控冷链运输车中温度的变化,保证产品不失效呢?上图2所示,冷藏机组内部及外部通信,依赖于CAN总线的方式。那么,只需要通过CAN-bus总线实时将温度的报文上传到后台,便可以实时的监控车辆温度变化情况。致远电子多年致力于CAN-bus产品的开发,积累的大量的经验,对此提出来可靠的方案。

  • <

相关文章:

CAN-bus总线在冷链运输中的应用

CAN-bus总线在冷链运输中的应用 如图1所示,疫苗冷链是指为保证疫苗从疫苗生产企业到接种单位运转过程中的质量而装备的存储、运输冷藏设施、设备。由于疫苗对温度敏感,从疫苗制造的部门到疫苗使用的现场之间的每一个环节,都可能因温度过高而失效。在储运过程中,一旦温度超…...

Vue 与 React 区别

Vue.js和React是现代Web开发中两种非常流行的前端框架&#xff0c;两者在**核心概念、组件以及生态系统扩展性**等方面存在区别。具体分析如下&#xff1a; 1. **核心概念** - **Vue**&#xff1a;Vue是一个渐进式JavaScript框架&#xff0c;它致力于视图层&#xff0c;易于上手…...

docker+[nginx] 部署nacos2.x 集群

docker+[nginx] 部署nacos2.x 集群 由于机器有限,本文搭建伪集群 准备: nacos1 :192.168.50.9:8848 nacos2:192.168.50.9:8858 nacos3:192.168.50.9:8868 mysql nginx 【可选,见文末】 创建容器共享网络 便于直接使用容器名连接mysql,如果不创建,连接mysql直接使用i…...

Linux学习第54天:Linux WIFI 驱动:蓝星互联

Linux版本号4.1.15 芯片I.MX6ULL 大叔学Linux 品人间百味 思文短情长 数字化、现代化的今天&#xff0c;随处的WIFI给与了大众极大的方便&#xff0c;也感受到了科技的力量。万物互联、无线互联越来越成为一个不可逆转的趋势。现在比较火…...

芯片后端之 PT 使用 report_timing 产生报告如何阅读

今天&#xff0c;就PT常用的命令&#xff0c;做一个介绍&#xff0c;希望对大家以后的工作&#xff0c;起到帮助作用。 在PrimeTime中&#xff0c;使用report_timing -delay max命令生成此报告。switch -delay max表示定时报告用于设置(这是默认值)。 首先&#xff0c;我们整…...

基于elastic stack搭建的ELK系统资源占用预估

1、ES 1.1 内存&#xff1a;ES非常消耗内存&#xff0c;不是JVM用到的内存,而是机器的物理内存,ES在运行期间对JVM Heap(堆内存)的需求较小 实践建议: 数据量过百万,建议单台服务器的内存至少要有16GB;数据量过亿,建议单台服务器的内存至少要有64GB 1.2 CPU&#xff1a;ES集…...

LiteDB - 一个单数据文件 .NET NoSQL 文档存储

LiteDB 一个小巧、快速、轻量级的 NoSQL 嵌入式数据库。 Serverless NoSQL 文档存储类似于 MongoDB 的简单 API100% C# 代码,支持 .NET 3.5 / .NET 4.0 / NETStandard 1.3 / NETStandard 2.0,单 DLL (小于 300 kb)支持线程和进程安全支持文档/操作级别的 ACID支持写失败后的数…...

视觉理解与图片问答,学习如何使用 GPT-4o (GPT-4 Omni) 来理解图像

&#x1f349; CSDN 叶庭云&#xff1a;https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、引言 OpenAI 最新发布的 GPT-4 Omni 模型&#xff0c;也被称为 GPT-4o&#xff0c;是一个多模态 AI 模型&#xff0c;旨在提供更加自然和全面的人机交互体验。 GPT-4o 与 GPT-4 Turbo 都具备视觉功…...

【LocalAI】(13):LocalAI最新版本支持Stable diffusion 3,20亿参数图像更加细腻了,可以继续研究下

最新版本v2.17.1 https://github.com/mudler/LocalAI/releases Stable diffusion 3 You can use Stable diffusion 3 by installing the model in the gallery (stable-diffusion-3-medium) or by placing this YAML file in the model folder: Stable Diffusion 3 Medium 正…...

云计算【第一阶段(19)】磁盘管理与文件系统 LVM与磁盘配额(二)

目录 一、LVM概述 1.1、LVM机制的基本概念 ​编辑 1.2、LVM的管理命令 1.3、lvm存储 两种机制 1.4、lvm应用实例 二、磁盘配额概述 2.1、设置磁盘配额 2.2.1、实现磁盘限额的条件 2.2.2、linux磁盘限额的特点 2.2.3、磁盘配额管理 一、LVM概述 1.1、LVM机制的基本概…...

基于C++实现的EventLoop与事件驱动编程

一&#xff0c;概念介绍 事件驱动编程&#xff08;Event-Driven&#xff09;是一种编码范式&#xff0c;常被应用在图形用户界面&#xff0c;应用程序&#xff0c;服务器开发等场景。 采用事件驱动编程的代码中&#xff0c;通常要有事件循环&#xff0c;侦听事件&#xff0c;…...

Android高级面试_8_热修补插件化等

Android 高级面试&#xff1a;插件化和热修复相关 1、dex 和 class 文件结构 class 是 JVM 可以执行的文件类型&#xff0c;由 javac 编译生成&#xff1b;dex 是 DVM 执行的文件类型&#xff0c;由 dx 编译生成。 class 文件结构的特点&#xff1a; 是一种 8 位二进制字节…...

显卡GTX与RTX有什么区别?哪一个更适合玩游戏?

游戏发烧友们可能对游戏显卡并不陌生&#xff0c;它直接关系到游戏画面的流畅度、细腻程度和真实感。在众多显卡品牌中&#xff0c;英伟达的GTX和RTX系列显卡因其出色的性能而备受关注。 一、GTX与RTX的区别 架构差异 GTX系列显卡采用的是Pascal架构&#xff0c;这是英伟达在…...

QT自定义信号和槽函数

在QT中最重要也是必须要掌握的机制&#xff0c;就是信号与槽机制&#xff0c;在MFC上也就是类型的机制就是消息与响应函数机制 在QT中我们不仅要学会如何使用信号与槽机制&#xff0c;还要会自定义信号与槽函数&#xff0c;要自定义的原因是系统提供的信号&#xff0c;在一些情…...

Atcoder Beginner Contest 359

传送门 A - Count Takahashi 时间限制&#xff1a;2秒 内存限制&#xff1a;1024MB 分数&#xff1a;100分 问题描述 给定 N 个字符串。 第 i 个字符串 () 要么是 Takahashi 要么是 Aoki。 有多少个 i 使得 等于 Takahashi &#xff1f; 限制 N 是整数。每个…...

无线通讯几种常规天线类别简介

天线对于无线模块来说至关重要&#xff0c;合适的天线可以优化通信网络&#xff0c;增加其通信的范围和可靠性。天线的选型对最后的模块通信影响很大&#xff0c;不合适的天线会导致通信质量下降。针对不同的市场应用&#xff0c;天线的材质、安置方式、性能也大不一样。下面简…...

最大团问题--回溯法

一、相关定义 给定一个无向图 &#xff0c;其中 V 是图的顶点集&#xff0c;E图的边集 完全图&#xff1a;如果无向图中的任何一对顶点之间都有边&#xff0c;这种无向图称为完全图 完全子图&#xff1a;给定无向图 &#xff0c;如果 &#xff0c;且对应任意 且 &#xff0c;则…...

MBSE之简单介绍

MBSE之简单介绍 文章目录 MBSE之简单介绍1. What is MBSE&#xff1f;2. MBSE 最佳实践 1. What is MBSE&#xff1f; Model-Based Systems Engineering (MBSE), a.k.a. Model-Based Systems Development (MBSD), is a Systems Engineering process paradigm that emphasizes t…...

基于ODPS解析字段值为JSON的情况

最近在使用ODPS数据库&#xff0c;其中一个字段他是用JSON存储的&#xff0c;但是我是需要JSON字符串中的一个属性值就行&#xff0c;刚好ODPS中有一个函数可以用来使用! 使用案例 select GET_JSON_OBJECT({"id":1,"name":"xiaobai"},$.name);…...

CesiumJS【Basic】- #020 加载glb/gltf文件(Primitive方式)

文章目录 加载glb/gltf文件(Primitive方式)1 目标2 代码实现3 资源文件加载glb/gltf文件(Primitive方式) 1 目标 使用Primitive方式加载glb/gltf文件 2 代码实现 import * as Cesium from "cesium";const viewer = new Cesium.Viewer...

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…...

基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能,多端兼容

基于 ​UniApp + WebSocket​实现多端兼容的实时通讯系统,涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能,适配​微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...

CMake基础:构建流程详解

目录 1.CMake构建过程的基本流程 2.CMake构建的具体步骤 2.1.创建构建目录 2.2.使用 CMake 生成构建文件 2.3.编译和构建 2.4.清理构建文件 2.5.重新配置和构建 3.跨平台构建示例 4.工具链与交叉编译 5.CMake构建后的项目结构解析 5.1.CMake构建后的目录结构 5.2.构…...

AtCoder 第409​场初级竞赛 A~E题解

A Conflict 【题目链接】 原题链接&#xff1a;A - Conflict 【考点】 枚举 【题目大意】 找到是否有两人都想要的物品。 【解析】 遍历两端字符串&#xff0c;只有在同时为 o 时输出 Yes 并结束程序&#xff0c;否则输出 No。 【难度】 GESP三级 【代码参考】 #i…...

使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装

以下是基于 vant-ui&#xff08;适配 Vue2 版本 &#xff09;实现截图中照片上传预览、删除功能&#xff0c;并封装成可复用组件的完整代码&#xff0c;包含样式和逻辑实现&#xff0c;可直接在 Vue2 项目中使用&#xff1a; 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景

高危文件识别的常用算法&#xff1a;原理、应用与企业场景 高危文件识别旨在检测可能导致安全威胁的文件&#xff0c;如包含恶意代码、敏感数据或欺诈内容的文档&#xff0c;在企业协同办公环境中&#xff08;如Teams、Google Workspace&#xff09;尤为重要。结合大模型技术&…...

现代密码学 | 椭圆曲线密码学—附py代码

Elliptic Curve Cryptography 椭圆曲线密码学&#xff08;ECC&#xff09;是一种基于有限域上椭圆曲线数学特性的公钥加密技术。其核心原理涉及椭圆曲线的代数性质、离散对数问题以及有限域上的运算。 椭圆曲线密码学是多种数字签名算法的基础&#xff0c;例如椭圆曲线数字签…...

相机Camera日志分析之三十一:高通Camx HAL十种流程基础分析关键字汇总(后续持续更新中)

【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】 上一篇我们讲了:有对最普通的场景进行各个日志注释讲解,但相机场景太多,日志差异也巨大。后面将展示各种场景下的日志。 通过notepad++打开场景下的日志,通过下列分类关键字搜索,即可清晰的分析不同场景的相机运行流程差异…...

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...