NFC芯片選型及基本電路框架

RFID作為一項專業度較高的技術,在一些公司,可能還會專門招聘專業的RFID工程師。本篇闡述的涉及到的只是基本選型設計、電路框架,關於RFID天線調試、低功耗檢卡調試等,後續再其他篇章會繼續更新!

 

NFC(Near Field Communication)芯片選型:

 

主要考量點:

芯片支持的協議、是否支持低功耗檢卡、是否能過金融認證、芯片價格

 

芯片支持協議:

  • ISO14443A/B、ISO15693、 ISO18092 和 ISO21481 等

  • ISO14443A 卡:Mifare 系列、 Ultralight 系列、 Plus 系列、 CPU 卡系列等。

  • ISO14443B 卡:身份證、 SR176、 SRI512 等。

  • ISO15693:NXP 的 ICODE 系列、 TI 的 Tag_it HF-I、 ST LRI 等。

  • ISO18092:包括讀卡模式、卡模式、點對點通信模式。

  • ISO21481:在 ISO18092 基礎上兼容 ISO15693 協議。

  • LPCD 功能:芯片低功耗檢測卡片功能。沒有卡片靠近時,芯片處於低功耗狀態, 僅需10uA 電流,就能完成卡片偵測, 當卡片靠近時,芯片偵測到卡片,喚醒單片機讀卡。

  • 金融認證:PBOC2.0/3.0 標準、 EMV 標準

 

電路架構:

 

NFC芯片外部電路通常由以下幾個部分組成:供電電路、通信接口電路、天線電路、振蕩電路;

供電電路:主要包括模擬電源AVDD、数字電源DVDD、發射器電源TVDD、引腳電源PVDD、測試引腳電源PVDD2;

a. 如果需要提高發射功率可提高TVDD的電壓,例如5V供電的TVDD形成的發射功率會比3V的要強;

b. 芯片的供電電流通常在幾十到幾百mA,主要的能量消耗在發射器的電路上。例如FM175xx的天線發射電流在100mA,RC663則可以達250mA,因此選擇供電芯片、電感器件時,需要注意留足余量;

c.讀卡芯片天線13.56MHz的正弦波信號會幹擾電源,為減少傳導干擾,可以在電源端加π型濾波器,但為減少電路設計冗餘度,一般情況下不添加。

 

通信接口:

通常都支持SPI/I2C/UART,一般通過外部引腳配置選擇,為方便升級,可做兼容設計;

 

天線設計:

天線電路主要由4部分組成:EMC濾波、匹配電路、天線、接收電路。以FM17550為例,如下:

濾波電路:

由L1、C1組成的低通濾波器用於濾除13.56MHz的衍生諧波,該濾波器截止頻率應設計在14MHz以上。L1電感不可靠近擺放,以免互相干擾(互感效應)。濾波電路元件匹配公式:f=1/(2π√LC)

 

匹配電路:

用於調節發射負載和諧振頻率。射頻電路功率受芯片內阻和外阻抗影響,當芯片內阻和外阻抗一致時,發射功率效率最高。C2是負載電容,天線感量越大,C2取值越小。C3是諧振電容,取值和天線電感量直接相關,使得諧振頻率在13.56MHz。

 

接收電路:

C4濾除直流信號,R2和R3組成分壓電路,使得RX接收端正弦波信號幅度在1.5-3V之間。

 

天線:

  • 由R1電阻(通常是1ohm或0ohm)和印製PCB組成。

  • 天線越大,讀卡距離越遠,當天線面積達到5cm x 5cm以後,再增大天線,讀卡距離沒有明顯提升。

  • 天線線寬建議選擇0.5mm – 1mm。天線大於5cm x 5cm不能多於3圈,小於3cm x 3cm不能小於4圈

  • 為減小EMC輻射干擾,需要將PCB走線轉角處畫成圓弧。

  • 天線區域內和天線邊緣禁止將信號、電源、地線畫成圈或者半圓,天線圈內不可有大面積金屬物體、金屬鍍膜,避免引起磁場渦流效應造成能力嚴重損耗。

  • 天線PCB繞線方式是相對的,不是同向。

  • 天線電路設計元件的精度應控制在2%以內,否則容易導致天線諧振頻點偏差,導致讀卡性能嚴重下降,產品一致性難以保證

天線大小和讀卡距離關係

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技術棧

node.js, vue.js, axios, python, django, orm, restful api, djangorestframework, mysql, nginx, jenkins.

環境配置

操作系統

Windows 7 旗艦版,Service Pack 1。

前端

Node.js

>node -v
v12.18.0
>npm -v
6.14.4

Vue.js

>vue -V(大寫)
@vue/cli 4.4.1

後端

Python

>python --version
Python 3.7.2

Django

>python -m django --version
3.0.7

數據庫

MySQL

>mysqladmin --version
mysqladmin  Ver 8.0.19 for Win64 on x86_64 (MySQL Community Server - GPL)

命令行登錄mysql,

>mysql -u root -p
Enter password: ******

查詢數據庫,

mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql              |
| new_schema         |
| performance_schema |
| sakila             |
| sys                |
| world              |
+--------------------+
7 rows in set (0.00 sec)

代理

Nginx

在nginx安裝目錄執行start nginx,瀏覽器訪問http://localhost:80,

持續集成

Jenkins

安裝后,會自動打開http://localhost:8080/,

軟件安裝過程就不贅述了,聰明的你一定知道怎麼安。

項目搭建

本文的目的是走通整個項目的鏈路,於是會“弱化”掉系統功能的實現。

創建後端工程

執行django-admin startproject djangotest創建項目。

cd djangotest,執行python manage.py startapp myapp創建應用。

python manage.py runserver,啟動服務,訪問http://localhost:8000/,

創建RESTful API

安裝mysqlclient和djangorestframework,

pip --default-timeout=6000 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple mysqlclient
pip --default-timeout=6000 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple djangorestframework

在settings.py中,添加’rest_framework’和’myapp’,

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',

    'rest_framework',

    'myapp',
]

同時修改數據庫配置,

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'HOST': '127.0.0.1',
        'PORT': 3306,
        'NAME': 'world',
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': '123456'
    }
}

在myapp\models.py添加model,model叫做HellloDjango,有2個字段id和name,

from django.db import models

# Create your models here.


class HelloDjango(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(null=False, max_length=64, unique=True)

執行python manage.py makemigrations,提交,

>python manage.py makemigrations
Migrations for 'myapp':
  myapp\migrations\0001_initial.py
    - Create model HelloDjango

執行python manage.py migrate,創建,

>python manage.py migrate
Operations to perform:
  Apply all migrations: admin, auth, contenttypes, myapp, sessions
Running migrations:
  Applying contenttypes.0001_initial... OK
  Applying auth.0001_initial... OK
  Applying admin.0001_initial... OK
  Applying admin.0002_logentry_remove_auto_add... OK
  Applying admin.0003_logentry_add_action_flag_choices... OK
  Applying contenttypes.0002_remove_content_type_name... OK
  Applying auth.0002_alter_permission_name_max_length... OK
  Applying auth.0003_alter_user_email_max_length... OK
  Applying auth.0004_alter_user_username_opts... OK
  Applying auth.0005_alter_user_last_login_null... OK
  Applying auth.0006_require_contenttypes_0002... OK
  Applying auth.0007_alter_validators_add_error_messages... OK
  Applying auth.0008_alter_user_username_max_length... OK
  Applying auth.0009_alter_user_last_name_max_length... OK
  Applying auth.0010_alter_group_name_max_length... OK
  Applying auth.0011_update_proxy_permissions... OK
  Applying myapp.0001_initial... OK
  Applying sessions.0001_initial... OK

看看數據庫,新增了auth_和django_開頭的表,以及model映射的表myapp_hellodjango,

mysql> show tables;
+----------------------------+
| Tables_in_world            |
+----------------------------+
| auth_group                 |
| auth_group_permissions     |
| auth_permission            |
| auth_user                  |
| auth_user_groups           |
| auth_user_user_permissions |
| city                       |
| country                    |
| countrylanguage            |
| django_admin_log           |
| django_content_type        |
| django_migrations          |
| django_session             |
| myapp_hellodjango          |
+----------------------------+
14 rows in set (0.00 sec)

插入2條測試數據,

mysql> insert into myapp_hellodjango(name) values('hello');
Query OK, 1 row affected (0.09 sec)

mysql> insert into myapp_hellodjango(name) values('django');
Query OK, 1 row affected (0.20 sec)

mysql> select * from myapp_hellodjango;
+----+--------+
| id | name   |
+----+--------+
|  2 | django |
|  1 | hello  |
+----+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

照着官網的例子,在myapp目錄下新增urls.py,添加rest代碼,

from django.conf.urls import url, include
from rest_framework import routers, serializers, viewsets

from .models import HelloDjango


# Serializers define the API representation.
class HelloSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):
    class Meta:
        model = HelloDjango
        fields = ['id', 'name']


# ViewSets define the view behavior.
class HelloViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = HelloDjango.objects.all()
    serializer_class = HelloSerializer


# Routers provide an easy way of automatically determining the URL conf.
router = routers.DefaultRouter()
router.register(r'hello', HelloViewSet)

urlpatterns = [
    url(r'demo/', include(router.urls)),
]

在djangotest下的urls.py中添加路由,

from django.contrib import admin
from django.urls import path, include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('api/', include('myapp.urls'))
]

通過這2個urls.py文件的指定,api接口的路徑為,/api/demo/hello。

執行python manage.py runserver啟動服務,使用postman來調用http://127.0.0.1:8000/api/demo/hello/。先發1個post請求,往數據庫新增1條數據,

再發1個get請求,會看到返回了3條數據,2條預先插入的數據,1條post請求新增的數據,

創建前端工程

在djangotest根目錄下,執行vue create vuetest,創建vue工程。

默認安裝,一路回車,啪啪啪。

開始創建,

Vue CLI v4.4.1
a  Creating project in D:\cicd\vuetest.
a  Initializing git repository...
aa Installing CLI plugins. This might take a while...

創建成功,

a  Successfully created project vuetest.
a  Get started with the following commands:

 $ cd vuetest
 $ npm run serve

執行cd vuetestnpm run serve,前端工程就啟動起來了,訪問http://localhost:8080/,Welcome to Your Vue.js App,

前端調後端接口

此時djangotest的目錄結構為,

├─djangotest
│  ├─djangotest
│  ├─myapp  # app
│  ├─vuetest  # 前端
│  ├─manage.py

修改vuetest\src\components\HelloWorld.vue,添加{{info}},用來展示後端api返回的數據,

<div class="hello">
  {{info}}
    <h1>{{ msg }}</h1>

同時在<script>中使用axios添加ajax請求,請求http://127.0.0.1:8000/api/demo/hello/,將response.data賦值給info,

<script>
export default {
  name: 'HelloWorld',
  props: {
    msg: String
  },
  data() {
    return {
        info: 123
    }
  },
  mounted () {
    this.$axios
      .get('http://127.0.0.1:8000/api/demo/hello/')
      .then(response => (this.info = response.data))
      .catch(function (error) { // 請求失敗處理
        console.log(error);
      });
  }
}
</script>

為了運行起來,需要安裝axios,

npm install --save axios

並在vuetest\src\main.js中引入,

import Vue from 'vue'
import App from './App.vue'
import axios from 'axios'

Vue.config.productionTip = false

Vue.prototype.$axios = axios;

new Vue({
  render: h => h(App)
}).$mount('#app')

分別啟動後端和前端服務,

python manage.py runserver
cd vuetest
npm run serve

嚯!ajax請求失敗了,F12可以看到報錯信息,

localhost/:1 Access to XMLHttpRequest at ‘http://127.0.0.1:8000/api/demo/hello/’ from origin ‘http://localhost:8080’ has been blocked by CORS policy: No ‘Access-Control-Allow-Origin’ header is present on the requested resource.

django的端口是8000,vue的端口是8080,vue在請求django的時候,出現了跨域問題。瀏覽器有個同源策略,域名+端口+協議都相同才認為是同一來源。

通過配置django來解決,先安裝django-cors-headers,

pip install django-cors-headers

在settings.py中添加中間件和開關,

MIDDLEWARE = [
    'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
    'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
    'corsheaders.middleware.CorsMiddleware',  # 添加
    'django.middleware.common.CommonMiddleware',
    'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
    'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
    'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
    'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
]

CORS_ORIGIN_ALLOW_ALL = True  # 添加

此時vue就可以請求到django提供的接口了,http://localhost:8080/

前後端結合

vuetest目錄下創建vue.config.js,這是因為django只能識別static目錄下的靜態文件,這裏指定vue生成靜態文件時套一層static目錄,

module.exports = {
    assetsDir: 'static'
};

在vuetest目錄下執行npm run build,生成靜態文件到vuetest/dist文件夾。

修改urls.py,指定django的模板視圖,

from django.conf.urls import url
from django.contrib import admin
from django.urls import path, include
from django.views.generic import TemplateView

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('api/', include('myapp.urls')),
    url(r'^$', TemplateView.as_view(template_name="index.html")),
]

在settings.py中配置模板目錄為dist文件夾,

TEMPLATES = [
    {
        'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
        'DIRS': ['vuetest/dist'],
        'APP_DIRS': True,
        'OPTIONS': {
            'context_processors': [
                'django.template.context_processors.debug',
                'django.template.context_processors.request',
                'django.contrib.auth.context_processors.auth',
                'django.contrib.messages.context_processors.messages',
            ],
        },
    },
]

指定靜態文件目錄為vuetest/dist/static,

# Add for vuejs
STATICFILES_DIRS = [
    os.path.join(BASE_DIR, "vuetest/dist/static"),
]

瀏覽器訪問http://localhost:8000/,显示的不再是django的歡迎頁面,而是vue的頁面。

前後端結合完成。vue的8080可以停了。

Nginx轉發

nginx常用3個命令,啟動,重新加載,停止,

nginx start
nginx -s reload
nginx -s stop

修改\conf\nginx.conf,監聽端口改為8090,添加轉發proxy_pass http://localhost:8000;

   server {
        listen       8090;
        server_name  localhost;

        #charset koi8-r;

        #access_log  logs/host.access.log  main;

        location / {
            root   html;
            index  index.html index.htm;
            proxy_pass http://localhost:8000;
        }

執行nginx start,瀏覽器訪問http://localhost:8090/,也能正常訪問djangotest。

通過nginx將8090轉發到了8000。

持續集成

本來想弄個pipline的,無奈家裡這台破機器安裝失敗,windows也沒有linux對jenkins支持好,只能將就做個雞肋版本。

New Item,命名為vuetest,添加vue的build腳本,

d:
cd D:\cicd\djangotest\vuetest
npm run build

New Item,命名為djangotest,添加django的build腳本,

d:
cd D:\cicd\djangotest
python manage.py runserver

直接執行會報錯python不是可運行命令。添加python環境變量,在首頁左下角,

把路徑D:\Python37添加為環境變量path並保存,

建好的這2個job就可以用來編譯vue和啟動django了,

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Pytorch入門——手把手帶你配置雲服務器環境

本文始發於個人公眾號:TechFlow,原創不易,求個關注

今天這篇是Pytorch專題第一篇文章。

大家好,由於我最近自己在學習Pytorch框架的運用,並且也是為了響應許多讀者的需求,推出了這個Pytorch專題。由於這個專題是周末加更的,所以不能保證更新進度,我盡量和其他專題一樣,每周一更。

Pytorch簡介

Pytorch底層是Torch框架,Torch框架是一個科學計算框架,擁有一個與Numpy類似的張量操作庫。非常靈活,但是它的語言是Lua,比較小眾,因此沒有廣泛流行。

後來開發團隊在Torch的基礎上包裝了一層Python的Api,使得我們可以通過Python來進行調用。它是由Facebook的人工智能小組開發維護的,目前在業內也非常流行,尤其是學術界,幾乎清一色的Pytorch。它擁有兩個最大的優點,一個是動態網絡,像是TensorFlow等框架定義出來的神經網絡是靜態的,一旦寫死不能輕易改變。但是Pytorch我們可以零延遲地改變任何神經網絡。第二個有點是具有強大的GPU加速計算的工具,Pytorch的GPU加速非常好用。

另外Pytorch的語法更加簡潔規範,更加Pythonic,學習曲線也更平穩一些。寫出來的代碼更加容易理解,更適合初學者。

當然由於誕生的時間還短,並且在工業界的普及度還不如TensorFlow,所以它也有一些短板,比如一些底層的文檔不夠完善,一些功能欠缺等等。在我個人的學習和使用當中,我的體驗非常好,因此如果你沒有學過深度學習的框架的話,推薦使用它作為你的第一門框架。

雲服務器

既然是深度學習的框架,那麼最好是能夠擁有GPU環境。但是對於我們大多數人而言,GPU環境並不是一個容易的事情。比如我是Mac黨,本身的機器就沒有N卡,外接也不方便。當然沒有GPU用CPU硬肝也是可以的,不過發熱很嚴重,對電腦也有損傷。所以,最好的辦法就是租借網上的GPU雲服務器或者是雲服務。

推薦一下滴滴雲服務器,我個人使用下來體驗還不錯,最便宜的只要兩塊多一個小時,應該比網吧上網便宜。最近在搞巨大活動,包年雲GPU只要2200,簡直是白菜價中的白菜價。注意這個優惠只能第一筆下單的時候享受。如果感興趣的話可以訪問鏈接:https://i.didiyun.com/2cvmFVGpCjz

查看原文

因為我是特邀用戶,所以我拿到了內部優惠的大師碼,如果要購買其他GPU雲服務器的話,可以在付款的時候輸入我的大師碼2323,可以再享受9折優惠。

當然你也可以購買裝好環境的Notebook,或者是按照時常購買。Notebook好處是預裝了各種環境,上手可用,但是缺點是不支持定製化,一些操作不太方便。畢竟有了雲服務器可以自己搭建Notebook,但是Notebook並不支持服務器的功能。

如果你想要使用其他雲服務器平台,可以查看我之前的文章

想要學深度學習但是沒有GPU?我幫你找了一些不錯的平台

環境配置

為了防止一些小白租借了機器不會用,接下來提供一下配置環境的詳細教程(基於滴滴雲)。如果你用的別家的服務器,由於環境不一定完全相同,所以可能並不一定適用,只能當做參考。

總之我們整個流程是:安裝Python3,安裝jupyter,配置jupyter遠程訪問,安裝Pytorch

這些是明面上的流程,如果機器環境不健全,還會有一些隱藏流程。比如說普通的Linux環境需要配置apt-get,還需要下載git,wget等常用工具。如果沒有cuda驅動的話,還需要自己安裝cuda配置。如果其中的步驟出現了問題,還需要分析問題的原因解決問題。所以說配置環境說起來簡單,但是實際操作的時候問題並不少。

安裝Python3

yum install python36

安裝 jupyter notebook

sudo pip3 install ipython jupyter notebook lab

設置jupyter的密碼

jupyter notebook password

生成jupyter notebook的配置,這個配置默認不存在,需要我們通過這個命令來生成。

jupyter notebook --generate-config

運行之後,會返回配置文件所在的路徑:

我們用vim打開,修改其中的幾行:

c.NotebookApp.ip='0.0.0.0'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888 # 可以自己指定

我們需要將本地的端口和遠程進行綁定,這樣我們就可以在本地打開遠程的jupyter了。這一行代碼當中我們將本地的8899綁定了遠程的8888端口。這裏的8888端口就是上面配置當中的遠程的jupyter端口。

ssh dc2-user@116.85.10.225 -L 127.0.0.1:8899:127.0.0.1:8888

如果你喜歡的話,還可以安裝一下jupyter lab

sudo pip3 install jupyterlab

使用方法和notebook類似,在遠程執行命令開啟jupyter

jupyter lab --allow-root

啟動沒有問題的話,我們在本地訪問:http://localhost:8899就可以打開Jupyter,輸入密碼之後就可以使用了。

當我們用完了雲服務器之後,要記得刪除機器。但由於平台機器數量有限,根據當前平台的設置,關機之後依然會為用戶保留資源,但是前提是需要付費。如果你是按時租的服務器顯然不能接受自己沒在使用還需要付費。針對這個問題,我們可以通過快照來解決。我們在關機之前先創建快照

然後刪除雲服務器,下次重新創建服務器的時候選擇從快照創建。這樣下次創建的機器還可以保留當前的配置和數據,而且也不需要扣費了。如果你嫌麻煩的話,還可以加我的微信聯繫我,我幫你找到工作人員加入關機免扣費的白名單

我們用pip安裝一下Pytorch和一些其他需要用到的包。安裝好了,之後,我們通過torch.cuda.is_avaiable()查看一下cuda的情況,如果輸出是True,那說明已經安裝好了。

tensor

Pytorch當中很重要的一個概念就是tensor,它直譯過來是張量,TensorFlow當中的tensor也是這個意思。我們可以認為tensor是一個高維的數組。當它是0維的時候就是一個數,一個標量。當它是一維的時候就是一個向量,二維的時候是一個矩陣,多維的時候是高維的數組。它和Numpy當中的數組類似,不過Tensor可以使用GPU進行加速。

我們通過torch當中的接口來初始化tensor,和Numpy當中的數組類似,它支持好幾種初始化的方式。

empty函數創建一個指定大小的未初始化的tensor,當中的元素內容是不可保證的。

rand創建一個隨機初始化的數組:

ones和zeros創建全是0或者全是1的數組:

我們可以傳入類型指定元素的類型

我們也可以通過現成的數組創建tensor:

這些創建函數都有對應的like方法,可以傳入一個已有的tensor,創建出一個和它一樣大小的新的tensor來。

這裏只是列舉了常用的幾種,官方的api當中還有其他的幾種創建tensor的方式:

除此之外,tensor還支持從numpy的數組當中創建,我們可以利用from_numpy函數來實現:

同理,我們也可以通過numpy函數,從一個tensor得到numpy的數組:

還可以通過tolist方法將tensor轉化成Python的數組:

函數 功能
Tensor(*sizes) 基礎構造函數
tensor(data,) 類似np.array的構造函數
ones(*sizes) 全1Tensor
zeros(*sizes) 全0Tensor
eye(*sizes) 對角線為1,其他為0
arange(s,e,step) 從s到e,步長為step
linspace(s,e,steps) 從s到e,均勻切分成steps份
rand/randn(*sizes) 均勻/標準分佈
normal(mean,std)/uniform(from,to) 正態分佈/均勻分佈
randperm(m) 隨機排列

我們在創建tensor的時候不僅可以指定它們的類型,還可以指定它們存放的設備。比如是CPU還是GPU。當然前期我們暫時用不到這點,只需要記得即可。

總結

這是Pytorch的第一篇文章,我們簡單了解了一下這個框架,以及它當中tensor這個數據結構。簡單來說,我們可以用常用的Numpy去類比它。基本上Numpy當中有的功能它都有,它還有一些自己特性Numpy沒有的api。但不管怎麼說,萬變不離其宗,tensor的用處就是為了方便我們處理數據的

關於Pytorch中tensor的用法還有很多,實在是沒有辦法在一篇文章當中窮盡,所以這裏只是簡單介紹,具體的用法將會放在下一篇文章當中,讓我們下周再見吧。

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2015年京津冀公共服務新能源車將達20222輛

22日,中國工信部、發改委及科技部等七部委聯合印發《京津冀公交等公共服務領域新能源汽車推廣工作方案》,提出2014年到2015年,京津冀地區公共交通服務領域共推廣20,222輛新能源汽車。其中北京市8,507輛,天津市6,000輛,河北省5,715輛,京津冀地區公交車中新能源汽車到2015年底比例不低於16%,京津出租車中新能源汽車比例不低於5%。   2014年到2015年,京津冀地區共新建充/換電站94座,充電樁新增1.62萬個。到2015年底,京津冀地區充換電站總數將達到112座,充電樁總數將達到19,657個,基本建成以保障運行為前提,建設規模適度超前的充電設施網絡。

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新物種!泰國發現巨大「鯊齒龍」 位居食物鏈頂端

摘錄自2019年10月11日自由時報報導

由泰國、日本大學合力進行的研究,在泰國發現一種具有鯊狀齒的大型肉食性恐龍,長逾8公尺,是同一時期已知最大體型的掠食性恐龍。

這份研究由泰國NRRU大學及日本福井縣立大學的研究人員合作進行,9日發表於,研究人員表示,從泰國出土、帶有鯊魚狀牙齒的掠食性恐龍被證實是前所未見的新物種,生存於1.15億年前的下白堊紀,並獲命名為「Siamraptor suwati」。

研究報告指出,在這次考古研究中,科學家發現的化石至少來自4隻不同恐龍的個別部位,其中包括頭骨、齒骨、脊椎、尾部及四肢,推測其行進時以後二肢站立,前足則負責抓扣、撕扯。

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菲南民答那峨島規模6.3強震

摘錄自2019年10月17日中央社報導

菲律賓南部民答那峨島北可塔巴托省(North Cotabato)杜路南鎮(Tulunan)東南方約22公里處,16日7時37分發晚間發生規模6.3強震,震源深度僅15公里,附近省份都感受到地震震波。已知造成2人死亡,至少20多人受傷。ABS-CBN新聞網報導,根據菲律賓火山暨地震研究所(Phivolcs)資訊,這起地震沒有海嘯風險。美國地質研究所測得地震規模為6.4。

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自來水源遭廢油污染 河內數十萬戶受影響

摘錄自2019年10月16日中央社報導

河內市若干區域民眾10日起發現自來水有異味,主管單位獲報後取樣送驗,相關單位隨後查出自來水水源上游小溪被歹徒偷倒廢油,使水質受污染。目擊者說,8日看到一輛貨車在小溪偷倒廢油,當地翌日下大雨,大量廢油流出大河,再往下游流去。

河內市政府15日公布自來水檢驗結果,水中苯乙烯(Styrene)含量超標1.3倍至3.65倍,是水源廢油污染所致,勸告民眾停止飲用遭污染自來水,指示相關單位安排水罐車免費供水給受影響社區民眾。

事件影響當地數十萬戶居民,由於自來水供應商和主管單位對此事處理進度緩慢,引起民眾激烈反應。

 

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稻米進口米價暴跌 菲農民世界糧食日上街抗議

摘錄自2019年10月16日中央社報導

菲律賓總統杜特蒂(Rodrigo Duterte)2月簽署稻米關稅法,取消稻米進口數量限制,允許民間貿易商選擇國家進口稻米,盼藉此改善國內稻米供應情形,降低市場價格。

但在16日世界糧食日這一天,菲律賓農民運動(KMP)、全國務農婦女聯盟(Amihan)和守護稻米(Bantay Bigas)等農民組織率領10多名農民,帶著全空的鍋瓢到農業部前抗議稻米關稅法讓農民無米可下鍋。他們表示稻米關稅法(RTL)實施後,越南、泰國的廉價稻米進口使菲律賓米價暴跌,嚴重影響農民生計。

菲律賓農民運動主席、農業改革部(DAR)前部長馬利安諾(Rafael Mariano)說,稻米關稅法實施後,「世界糧食日」在菲律賓已變成「世界無糧食日」。

因應米價暴跌和農民訴求,馬尼拉當局正研議對進口稻米設定建議零售價。與此同時,「守護稻米」和婦女組織「嘉布瑞拉」(Gabriela)也發起連署,預計11月把連署書呈交參眾兩院議員,希望促成廢除稻米關稅法。

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