针对国内煤矿井下排水系统自动化程度低、运行效率低、人力资源浪费、电力资源消耗高、可靠性差等问题，设计了一种无人值守煤矿井下排水监控系统；该系统应用 S7-300PLC 控制技术、组态王技术、通信技术，通过检测水位和其他参数，实现了泵站无人值守、“峰谷平”轮换调度、远程监控等功能，保证了煤矿排水系统的安全。通过生产实践证明，该系统设计合理、运行安全可靠、故障率低、节电效果明显。

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无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文是无人驾驶技术系列的第八篇，深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种适合使用在连续值输入信号上的深度神经网络，比如声音、图像和视频。它的历史可以回溯到1968年，Hubel和Wiesel在动物视觉皮层细胞中发现的对输入图案的方向选择性和平移不变性，这个工作为他们赢得了诺贝尔奖。时间推进到上世纪80年代，随着神经网络研究的深入，研究人员发现对图片输入做卷积操作和生物视觉中的神经元接受局部receptiv

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