低成本的無芯片RFID傳感器，用于無線監(jiān)測土壤濕度。該傳感器由3個互補開口環(huán)諧振器（CSRR）以及2個正交放置的寬帶圓形微帶貼片天線構(gòu)成。

兩個相同尺寸的CSRR間距較近，容易產(chǎn)生諧振器間耦合，使得高濕度土壤下的諧振頻率變化更加明顯，另外作為參考諧振器的CSRR則用以消除環(huán)境條件的影響，提高測量的可靠性。兩個微帶貼片天線用于收發(fā)信號，實現(xiàn)無線傳感功能。

實驗結(jié)果表明，該傳感器在0%~12%的土壤濕度下具有18.2MHz/%θ的靈敏度。

電芯作為動力電池的最小單位，也是電能存儲單元，它必須要有較高的能量密度，以盡可能多的存儲電能，使電動汽車擁有更遠的續(xù)航里程。

電芯的壽命也是最為關(guān)鍵的因素，任何一顆電芯的損壞，都會導致整個電池包的損壞。因此，在電芯生產(chǎn)過程中，必須進行相關(guān)測試，以更好地保障動力電池的品質(zhì)。

通過爬蟲和軟件生成的方式，構(gòu)建了兩個包含16類常見圖表的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集在數(shù)量、類型和樣式豐富性上具有一定的優(yōu)勢。

在3個數(shù)據(jù)集上實驗對比了Transformer架構(gòu)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的模型，結(jié)果表明Transformer架構(gòu)在圖表分類任務(wù)上具有一定優(yōu)勢。基于Swin Transformer模型，設(shè)計了多種數(shù)據(jù)增強策略，在增加模型泛化性的同時也引入了分布差異；

通過對不同策略訓練出的模型預(yù)測進行均值融合，同單模型相比分類性能有較大提升。

在6個測試集上對集成模型進行了測試，分類準確率均大于0.9；對于圖像質(zhì)量高、視覺形式簡單的生成圖表，模型分類準確率接近1。

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